BETA
署名 Bingchuan Liu et al. · BETA: A Large Benchmark Database Toward SSVEP-BCI Application (2020), doi:10.3389/fnins.2020.00627. Figshare 12264401 v3; mirror Bingchuan/BETA.
BCI Report 不转发任何记录。这些是 BCI Report 在上述许可下计算的聚合测量;数据归属于署名中的作者。
40 目标 SSVEP
BETA(BEnchmark database Towards BCI Application)是一个 40 目标 SSVEP 数据集:70 名被试在键盘式虚拟拼写界面(8–15.8 Hz)上完成提示拼写任务,每人 4 个组块,记录 64 导 EEG,采集在电磁屏蔽室之外进行。由 Liu 等人(Tsinghua University)于 2020 年发表于 Frontiers in Neuroscience,数据托管于 figshare。
又称 BETA · BETA database · The BETA database · BETA: A Large Benchmark Database Toward SSVEP-BCI Application · Liu et al. (2020)
简介来源 figshare.com · pmc.ncbi.nlm.nih.gov · doi.org · bci.med.tsinghua.edu.cn
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| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
|---|---|---|---|---|
| Standard CCA | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 63.1%57.2%–69.0% | 70 |
| Spectral ridge | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 50.7%45.6%–55.8% | 70 |
| LaBraM | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 10.8%9.5%–12.2% | 70 |
| CBraMod | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 33.7%29.8%–37.6% | 70 |
| EEGNet | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 55.8%50.1%–61.3% | 70 |
| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
|---|---|---|---|---|
| Standard CCA | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 57.6%51.8%–63.5% | 70 |
| Spectral ridge | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 48.2%43.1%–53.3% | 70 |
| LaBraM | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 12.9%11.2%–14.6% | 70 |
| CBraMod | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 27.6%24.1%–31.3% | 70 |
| EEGNet | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 44.1%38.6%–49.6% | 70 |
署名 Bingchuan Liu et al. · BETA: A Large Benchmark Database Toward SSVEP-BCI Application (2020), doi:10.3389/fnins.2020.00627. Figshare 12264401 v3; mirror Bingchuan/BETA.
BCI Report 不转发任何记录。这些是 BCI Report 在上述许可下计算的聚合测量;数据归属于署名中的作者。