# BETA：EEG 解码结果 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](https://figshare.com/articles/dataset/_/12264401) · [pmc.ncbi.nlm.nih.gov](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7324867/) · [doi.org](https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00627) · [bci.med.tsinghua.edu.cn](https://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html) ## 出现在 - [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) ## 已发布的结果 下面每个数字都直接取自经过审核的下载文件，没有为本页重新计算。请到链接的页面，连同协议一起阅读每一组。 ### 核心矩阵 · SSVEP，8 通道 连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · 随机水平 2.5% · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json) **平衡准确率，5 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - Standard CCA: 63.1% (57.2%–69.0%) - Spectral ridge: 50.7% (45.6%–55.8%) - LaBraM: 10.8% (9.5%–12.2%) - CBraMod: 33.7% (29.8%–37.6%) - EEGNet: 55.8% (50.1%–61.3%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Standard CCA](https://bci.report/zh/methods/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](https://bci.report/zh/methods/labram/) | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 10.8% (9.5%–12.2%) | 70 | | [CBraMod](https://bci.report/zh/methods/cbramod/) | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 33.7% (29.8%–37.6%) | 70 | | [EEGNet](https://bci.report/zh/methods/eegnet/) | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 55.8% (50.1%–61.3%) | 70 | ### 核心矩阵 · SSVEP，4 通道 连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · 随机水平 2.5% · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json) **平衡准确率，5 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - Standard CCA: 57.6% (51.8%–63.5%) - Spectral ridge: 48.2% (43.1%–53.3%) - LaBraM: 12.9% (11.2%–14.6%) - CBraMod: 27.6% (24.1%–31.3%) - EEGNet: 44.1% (38.6%–49.6%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Standard CCA](https://bci.report/zh/methods/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](https://bci.report/zh/methods/labram/) | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 12.9% (11.2%–14.6%) | 70 | | [CBraMod](https://bci.report/zh/methods/cbramod/) | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 27.6% (24.1%–31.3%) | 70 | | [EEGNet](https://bci.report/zh/methods/eegnet/) | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 44.1% (38.6%–49.6%) | 70 | ## 来源与许可 ### 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. [CC BY 4.0 ↗](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) · [数据集记录 ↗](https://figshare.com/articles/dataset/The_BETA_database/12264401) 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。 [全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/) · [全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/) --- 本文是 https://bci.report/zh/datasets/beta/ 的 Markdown 版本，由已发布的网页生成。数字均为聚合结果；使用条款见 https://bci.report/data-use/（英文）。