运动皮层EEG手肘与手指运动数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：EEG,运动皮层,手肘运动,手指运动,时间序列分析,脑机接口,数据处理,机器学习
数据概述：
本数据集包含了在执行手部屈伸和肘部屈伸动作时记录的脑电图（EEG）信号，数据经过db4,3小波滤波处理。特别制作了一个3D打印的帽子，电极位置位于运动皮层的上方，该区域控制上肢。电极之间的垂直距离为1.5厘米，总共包含4列电极，每列有6个电极。数据集覆盖了从1963年至2021年的记录，所有记录均来自于同一个人。
数据用途概述：
该数据集适用于脑机接口研究、运动控制分析、神经科学探索等多种场景。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，了解运动皮层的电活动模式；机器学习工程师可以使用数据来训练卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等模型，识别不同运动类型的EEG信号；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解脑电图数据的处理和分析方法。
数据字段定义：
- code：OpenVibe刺激内容代码，参考http://openvibe.inria.fr/stimulation-codes/
- id-user：原始文件编号，所有记录均来自同一个人
- time-stamp：时间戳，记录数据采集的时间点
- sample：样本编号，记录每个数据点的唯一标识符
- canal1 到 canal42：42个电极通道的EEG信号值
备注：
在使用卷积神经网络或长短期记忆网络识别EEG运动信号时遇到了困难，可能是由于数据量不足或数据处理/过滤不当。任何帮助都将不胜感激！
