EEG / ERP数据可免费公开下载（2020年更新）

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本文内容来源EEGLAB公开免费数据集页面，仅供学习mark使用。

OpenNeuro和NEMAR数据库

OpenNeuro是由Poldrack及其团队在斯坦福大学创建的知名数据档案。OpenNeuro是一个免费且开放的平台，允许研究人员上传和共享神经影像数据。然后，登录的任何人都可以分析提交的数据集。NIMH已将OpenNeuro指定为从BRAIN Initiative项目收集的数据以及其他类型的人类神经影像数据的存储库。但是，迄今为止，仅针对fMRI数据存在工作流。这意味着即使将其他类型的脑部扫描上传到OpenNeuro，也没有用于数据分析的基础架构。我们邀请您探索OpenNeuro上可用的EEG BIDS格式的数据集。

与斯坦福大学合作，我们从NIMH获得了440万美元的资助创建神经电磁数据存档和工具资源（NEMAR）。研究人员将在圣地亚哥超级计算机中心创建神经电磁数据存档和工具资源。NEMAR平台处于测试阶段，并将很快扩展OpenNeuro功能，以存档和可视化BIDS EEG数据集。

互联网上的其他数据

Matlab中的数据集（来自EEGLAB软件教程）是

心灵游荡：2个主题，共11节，每一个都进行心灵游荡实验。请参阅此处

• 心理物理学（4Mb）：来自视觉注意力任务（32通道； Matlab格式）的一个主题（80个试验）。

• 心理物理学（450Mb）：5个受试对象和2个条件（64通道，Matlab格式）。

• 心理物理学（2.3Gb）：在EEGLAB教程中使用13个主题（文本文件包含描述）修改了STERN实验。

• 心理物理学，各种任务（1Gb）：提供100多个数据集。

我们已知的其他EEG数据库或数据集是

• 天普大学医院资料库：12,000位患者的16通道EEG EDF文件

• 在PhysioNet上发布的具有109个主题的EEG数据集：来自纽约州奥尔巴尼Wadworth中心的Gerwin Schalk团队。

• BCI应用程序的EEG数据库：进行了各种实验。

• 心理物理学（700 Mb）：使用64通道（酒精饮料和控件执行视觉匹配任务）记录的122个主题。此数据的局限性在于仅数据历元（刺激显示后的0到1秒）可用。解压缩文件后，可以在此处使用要导入到EEGLAB的Matlab脚本（单个时期导入和完整主题导入）。

• DEAP数据集：EEG（和其他方式）情绪识别。

• 癫痫数据：癫痫数据文件的非常全面的数据库。

• 癫痫数据：一些小文件（文本格式）。

• 睡眠数据：来自8位受试者的睡眠EEG（EDF格式）。

• 连续脑电图：从酒精中毒患者那里录制几秒钟的64通道脑电图。

• 静息状态脑电图：从10名参与者记录的睁眼和闭眼情况下的静息状态EEG和EOG。

也可以在以下网站上找到脑计算机接口竞赛中使用的一些数据集：

• BCI竞赛I，II，III和IV的挑战

  其它数据链接：

  http://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html

  http://www.physionet.org/pn4/eegmmidb/

  http://engineuring.wordpress.com/2009/07/08/downloadable-eeg-data/

  http://neurolex.org/wiki/Category:Resource:EEG_Motor_Movement/Imagery_Dataset

  http://www.brainsignals.de/

  http://sites.google.com/site/projectbci/

  http://www.physionet.org/pn4/eegmmidb/

  http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/EEG+Database

  http://www.physionet.org/pn4/eegmmidb/

  http://www.physionet.org/pn6/chbmit/

  http://www.cs.colostate.edu/eeg/eegSoftware.html#keirndata

  http://openvibe.inria.fr/?q=datasets

  http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/

  http://epilepsy.uni-freiburg.de/freiburg-seizure-prediction-project/eeg- database

  http://enterface.tel.fer.hr/index.php?frame=results

  http://www.bbci.de/competition/

  http://www.phypa.org/benchmarking.html

  有关BCI脑机接口数据可参考之前的文章https://7988888.xyz/bci-datasets/

  有关数据搜索方法可参考文章

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