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非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术，为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备（Chaudhary等，2016; Brumberg et al。，2018），康复系统（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他广泛的应用程序（Finke等，2009，2009; Makeig et al。，2011）。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展，并且是一个高度多学科的领域，其中包括神经科学家，工程师，心理学家，计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步，它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是，只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统，工具和技术的评估和比较。例如，公开可用的BCI竞争数据集（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006）为BCI研究人员提供了一套出色的资源，并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法（Arvaneh等人，2013年，2013年； Ghaemi等，2017年； Sakhavi等人，2018年； Zanini等人，2018年；换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而，相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险，以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成，包括但不限于脑电图（EEG），功能近近红外光谱（FNIRS），肌电图（EMG），心电图学（ECG）（ECG）（ECG），钙含量皮肤反应（GSR），皮肤温度测量率和体内的数据，次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）BCIS
编辑：用于脑计算机接口应用程序的数据集
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