# Multimodal gait dataset · treadmill walking：EEG 解码结果

跑步机上三种速度的行走

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](https://physionet.org/content/multimodal-gait-dataset/1.0.0/) · [doi.org](https://doi.org/10.13026/r0ea-7161)

## 出现在

- [走路或跑步时，EEG 解码还管用吗？](https://bci.report/zh/topics/on-the-move/)

## 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。

### 运动 · 跑步机步速（混杂案例）

连同协议阅读： [移动中的解码](https://bci.report/zh/topics/on-the-move/) · 随机水平 33.3% · [context-update.json](https://bci.report/data/context-update.json)

**平衡准确率，2 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）。

- Relative spectral bands · 相对频带功率，19 个头皮通道: 45.4% (39.1%–51.7%)
- Movement-nuisance features · 运动干扰特征，不是脑信号: 50.6% (44.3%–56.9%)

| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Relative spectral bands | 相对频带功率，19 个头皮通道 | 平衡准确率 | 45.4% (39.1%–51.7%) | 58 |
| Movement-nuisance features — 参考或对照，不是解码模型 | 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 ↗](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) · [数据集记录 ↗](https://doi.org/10.13026/r0ea-7161)

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/gait-eeg/ 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）。