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本文所采用的EEG数据集为Sequence-Learning类型的 EEG-Dataset
资源介绍
脑电数据集-序列学习
@article {Papakostas2017TowardsPT，书名=“根据脑电信号预测任务性能”，作者= {Michalis Papakostas和Konstantinos Tsiakas以及Theodoros Giannakopoulos和Fillia Makedon}，期刊= {2017 IEEE国际大数据会议（大数据）}，年= {2017}，页面= {4423-4425}}
本文的EEG数据集：通过EEG信号预测任务性能
-数据集说明-为了交叉验证目的，将数据集分为10折
档案格式：
可用代码@
NPZ文件描述（使用numpy加载）
每个文件都包含一轮MUSE捕获的所有信号：
脑电图
A，B，D，G，T频率假性值
A，B，D，G，T频率相对值
A，B，D，G，T频率得分->相