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EEG记录包含许多规则的振荡数据集(涉及脑电图,眼电图)

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Computer Classification

Rajen Bhatt, rajen.bhatt '@' gmail.com, IIT DelhiData Set Information:EEG记录包含许多规则的振荡,这些振荡被认为......

数据结构 ? 39.6K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Rajen Bhatt, rajen.bhatt '@' gmail.com, IIT Delhi


    Data Set Information:

    EEG记录包含许多规则的振荡,这些振荡被认为反映了一组神经元的同步节律活动。大多数与活动相关的脑电图模式出现在以下频带内。δ(0.5 a€4 Hz.)、θ(4 a€8 Hz)、α(8 a€13 Hz)、β(13 a€22 Hz)和γ(30 a€40 Hz)。频率为7 a€的波“运动加工区的13 Hz频率被称为mu节律,反映运动区的空闲活动。当受试者休息时,在受试者开始自主运动前至少一秒钟,这种节律更为明显。运动区对侧半球的mu活动显示振幅降低,称为事件相关d去同步(ERD)。

    在当前研究中,从一名25岁的健康右利手受试者身上采集了5次不同日期的EEG数据。数据记录在Medelec Profile数字EEG机上。高频滤波器50 Hz、低频滤波器1.6 Hz、陷波滤波器50 Hz、灵敏度70微伏/mm和采样率256 Hz的设置用于基本的信号处理。

    根据国际标准10-20电极放置系统放置八个EEG电极(C3、C4、P3、P4、F3、F4、T3和T4)。从八个Ag/AgCI头皮电极记录双极和单极EEG,这些电极位于中央电极C3和C4(大脑半球左右侧)前后2.5 cm处.A1和A2为参比电极。参比电极置于左右耳,接地电极置于前额。EOG(眼电图)这是一种噪声伪影,由置于左右眼外眦的两个电极产生,用于检测眼球运动。这些EOG信号随后用于消除眼球运动伪影。

    要求受试者舒适地躺在放松的位置,闭上眼睛,并建议尽量减少眼球运动。在放松状态下记录5分钟的脑电图。随后,在5秒的时间段开始和结束时发出60分贝0.91秒的嘟嘟声,要求受试者在精神上计划提举f右手拇指。该活动作为对应于€?运动图像状态的5秒历元数据收集。间隔5分钟后,给出相同的提示以重复该实验。整个实验持续约30分钟,收集5次正常放松状态的5秒历元试验和5次正常放松状态的5秒历元试验的数据每个运动图像的f 5秒历元。在会话期间没有执行任何实际运动。在最终选择之前,目视检查所有数据集是否存在伪影。


    Attribute Information:

    小波变换已被应用于脑电分类的特征提取。然而,小波变换金字塔算法仅适用于近似系数。因此,它无法识别7-13 Hz频段。我们通过应用小波包分析对该方法进行了扩展,小波包分析也对细节系数进行了分解。小波包分析用于信号分解,在每个分解层次上具有相同的频带宽度,从而得到相同数量的近似系数和细节系数。通过对原始信号进行小波包分析,我们在第6级节点(6,2)处获得了7-13Hz频段的12个小波系数。该信号在节点(6,2)处重建,其FFT图给出的频带7-13 Hz与小波Daubechies#6(db6)一起最具辨别力。


    Relevant Papers:

    1. Rajen B. Bhatt and M. Gopal, 2008, a€?FRCT: Fuzzy-Rough Classification Treesa€?, Pattern Analysis and Applications, 11(1), pp. 73-88.
    2. Shweta Sahu and Rajen B. Bhatt, a€?Automatic classification of Electroencephalography Signals using Wavelet Packet Analysis and Fuzzy Decision Treesa€?, in Proc. of 28th National Systems Conference (NSC-2004), Dec. 16-18, Vellore, India.
    3. Rajen Bhatt, 'Fuzzy-Rough Approach to Pattern Classification:Hybrid Algorithms and Optimization', Ph.D. Thesis, IIT Delhi, 2006.



    Citation Request:

    Rajen Bhatt, 'Planning-Relax Dataset for Automatic Classification of EEG Signals', UCI Machine Learning Repository

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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