脑电图ECoG信号预测手指运动数据集-BBCI竞赛数据集4d4
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, ECoG, 脑机接口, 信号处理, 手指运动, 运动预测, 生物医学工程, 机器学习, BBCI竞赛
数据概述：
本数据集旨在通过脑电图（ECoG）信号预测手指运动。 数据集包含来自三个受试者的脑电信号，以及五个手指的屈曲时间序列。 任务是利用提供的屈曲信息，预测测试集中手指的屈曲情况。 评估标准为实际手指屈曲与预测手指屈曲之间的平均相关系数r。
数据采集自德国柏林工业大学（Technische Universität Berlin）的BCI (Brain-Computer Interface，脑机接口) 项目。 参与者为患有癫痫的患者，在西雅图Harborview医院进行电极植入，用于临床监测和癫痫病灶定位。 实验过程中，受试者通过观看屏幕上的提示（例如“拇指”）来移动特定的手指。 数据通过Synamps2放大器采集，采样率为1000 Hz。 手指的屈曲程度使用数据手套（Fifth Dimension Technologies）记录。 数据被转换为Matlab格式，包含训练数据（train data）、训练数据手套数据（train dg）和测试数据（test data）。
数据用途概述：
该数据集主要用于脑机接口研究、生物医学工程、信号处理和机器学习等领域。 具体应用包括：
1. 手指运动预测模型开发：用于训练和评估基于ECoG信号的手指运动预测模型。
2. 脑电信号分析：研究脑电信号与手指运动之间的关系，探索大脑运动皮层的活动模式。
3. BCI系统开发：为开发用于控制外部设备的BCI系统提供数据基础。
4. 教育和科研：用于教学、科研，以及相关课程的案例分析和实验。
该数据集为研究人员提供了宝贵的资源，用于探索基于脑电信号的运动预测技术，推动脑机接口技术的发展。
