数据来源
2019世界机器人大赛—BCI脑控机器人大赛 暨 第三届中国脑机接口大赛
赛题背景
采集脑电数据通常采用湿电极，虽然信号信噪比高但使用过程繁琐耗时，而干电极具有方便使用的特点，同时具有可接受的信噪比，被认为是面向实际应用的手段。本赛题基于稳态视觉诱发电位脑机接口数据，测试不同算法在拥有预训练数据条件下的识别性能。并根据多名受试者测试数据中的信息传输速率(Information transfer rate, ITR)确定比赛成绩。
实验范式
刺激范式包含10个目标（数字0-9，对应结果编号1-10），刺激频率分别9.25~13.75Hz，间隔0.5Hz，每个目标相位相差0.5。实验数据以block为单位，每个block中均为连续采集EEG数据，其中包含数量不定、次序随机的刺激试次。单一block中，每种刺激试次的出现次数也不固定。整个实验过程中，10个目标均同时闪烁。单个试次持续5s，开始屏幕中会出现一个绿块提示框在目标位置周围。从提示框出现时刻开始的5s为刺激阶段，刺激过程中，10个目标同时闪烁，每个目标的亮度按照其预定频率呈正弦变化，受试被要求严格注视提示的目标，从而在其EEG信号中产生稳态视觉诱发响应。每一个试次中，trigger被记录在提示框出现的时刻。
数据格式
实验数据为采样率300Hz的EEG数据，但并未经过其他滤波处理。在检测过程中，参赛者可根据自身算法选择合适的预处理滤波。
数据流采用模拟在线方式提供。每调用一次数据读取方法，可获得一个新数据包，数据包中包含一定长度的实验EEG数据，以及在该数据包记录过程中收到的trigger信息。
在同一block中，数据包按照时间顺序依次发送。当一个block中数据发送完毕后，最后一个数据包中将block终止标记blockEndFlag将被置为1。
若测试数据中包含多组block数据，则一组block数据发送完毕后，数据读取方法被再次调用时，将会开始下一组block数据的EEG，同时数据包内blockID也会随之更新。参赛算法可以根据blockID的变化确定数据包是否在同一个block之中。
而当所有实验数据发送完毕后，程序终止标记finishedFlag将被置为1。参赛算法检测到finishedFlag为1后，需要自行结束run()方法执行。
需要指出，由于实验数据来自真实EEG信号，每个block中最后一个数据包的长度可能不是一个定值，在算法开发过程中请特别注意。
数据包具体格式参见下文程序接口中的系统结构图。
X1,X2,X3无有效信号，CMF(Common Mode Follower)记录common-mode artifacts。
数据集下载
链接：https://pan.baidu.com/s/15OpDsI_fOOY62nlzTctTgw?pwd=tx1n
提取码：tx1n
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