Multimodal gait dataset · treadmill walking：EEG 解码结果

跑步机上三种速度的行走

Multimodal gait dataset · treadmill walking：EEG 解码结果

Khalifa University 采集的跑步机行走数据集：59 名健康青年被试分别以 0.5、0.75 和 1.0 m/s 各行走一分钟，同步记录 19 通道干电极 EEG（DSI-24）、12 块下肢肌肉的表面肌电、17 个 IMU 传感器的运动学数据以及分带跑步机测力台数据。由 Katmah 等于 2026 年 4 月在 PhysioNet 发布 v1.0.0（CC BY 4.0）。

又称 A multimodal gait dataset of brain activity, muscle activity, kinematics and ground forces in young adults · PhysioNet multimodal-gait-dataset · doi:10.13026/r0ea-7161

简介来源 physionet.org · doi.org

出现在

走路或跑步时，EEG 解码还管用吗？

已发布的结果

每个数字都直接取自所在组列出的已审核下载文件。只有 95% 区间不重叠时，才说一行高于另一行。

运动 · 跑步机步速（混杂案例）

来源页面：移动中的解码 · 随机水平 33.3% · context-update.json

相对频谱频带 · 相对频带功率，19 个头皮通道

45.4% (39.1%–51.7%)

运动干扰特征 · 运动干扰特征，不是脑信号

50.6% (44.3%–56.9%)

平衡准确率，2 个配置。 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线（如有）为随机水平。

方法	条件	指标	数值	被试
相对频谱频带	相对频带功率，19 个头皮通道	平衡准确率	45.4%39.1%–51.7%	58
运动干扰特征对照	运动干扰特征，不是脑信号	平衡准确率	50.6%44.3%–56.9%	58

来源与许可

Multimodal gait dataset · treadmill walking

署名 R. Katmah, A. AlShehhi, D. Kosaji, N. Al-Rahmani, M. Abdullah, A. A. V. Hulleck and K. Khalaf · A multimodal gait dataset of brain activity, muscle activity, kinematics and ground forces in young adults, PhysioNet v1.0.0 (2026), doi:10.13026/r0ea-7161.

CC-BY-4.0 ↗ · 数据集记录 ↗

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引用本页

BCI Report. Multimodal gait dataset · treadmill walking：EEG 解码结果[EB/OL]. (2026-09-27). https://bci.report/zh/datasets/gait-eeg/

数字来自发布 context-update-20260927（2026-09-27）。也请同时引用上游数据集：其署名就在本页。

每个发布版本都在 Zenodo 存档：doi:10.5281/zenodo.23123296。本站及各次发布的 BibTeX → · CITATION.cff ↗（英文）