本项目是一个结合了公开数据集、BCI竞赛数据集，并运用SVM（支持向量机）与CSP（共空间模式）技术进行运动想象二分类的演示程序。在脑-机接口（BCI）领域，CSP算法是一种常用的技术，它可以增强与特定脑电图（EEG）模式相关的信息，同时抑制不相关的信号，因此，在运动想象等分类任务中，CSP技术可以显著提高分类器的性能。 SVM是一种经典的监督学习方法，广泛用于解决分类和回归问题，尤其在模式识别领域表现突出。SVM的核心思想是寻找一个最优的超平面，以最大化不同类别数据点之间的边界。结合CSP预处理步骤，SVM可以更有效地处理BCI竞赛数据集中的运动想象任务。 运动想象（MI）是BCI系统中的一种脑电信号模式，用户通过想象自己的肢体运动来产生特定的脑电模式。在二分类任务中，通常将运动想象的任务分为两种，比如想象左手或右手的运动。这种二分类问题对于评估BCI系统的性能至关重要。 本demo的目的是通过展示如何处理公开的BCI数据集来演示SVM-CSP方法在运动想象任务中的应用。它为研究人员提供了一个可供学习和比较的参考模型，同时也方便了学术交流和算法验证。 为了构建这样的分类系统，通常会经过数据预处理、特征提取、分类器设计和验证等步骤。数据预处理包括滤波、去除伪迹等，以提高信号的质量。特征提取阶段则会应用CSP算法来增强与运动想象相关的特征。分类器设计则是基于SVM算法来构建模型，并通过交叉验证等方法来优化参数，以达到最佳分类效果。系统会在测试集上进行验证，评估其在真实场景中的应用潜力。 在实际应用中，BCI系统面临诸多挑战，比如信号的非平稳性、个体差异大、环境噪声干扰等。本demo提供了一种解决方案，展示了如何通过技术手段克服这些问题，实现高效的运动想象识别。 本项目不仅是一个演示程序，更是一个具有实际应用价值的BCI研究工具。它结合了最新的数据集和先进的算法，提供了一个完整的框架来帮助研究者快速搭建起自己的BCI分类系统，并在该平台上进行进一步的创新和优化。

BCI Competition IV 2a数据集 只有一个A01T和A01E数据，请谨慎下载。 数据形状如下 data >>>(1000*22*288) label >>>(288*1)

1、CNN，BCIC IV 2b，无，是.zip 2、ANN BCICIV_2a_gdf，83%，是.zip 3、CRAM，BCICIV 2a_gdf，59.1%，无.zip 7、CNN-SAE，数据BCICIV_2b_gdf，77%， 8、MISCNN，BCICIV_2a mat，73%，无.zip 9、LSTM+CRNN，BCI IV-2A，70%，无.zip 12、TCNet，BCIIV-2A，77.3%，无.zip 13、新算法，BCIIV-2A，2B，seed，数据集， 15、CNN，bciiv-2b，70.7%，无.zip

第三届BCI竞赛数据集dataset Ⅱ，包括数据集说明文档和测试集的目标字符。数据集在官网下很慢，这里分享一下matlab 格式资源，需要的自取。本人主页也有官网下载方法介绍的博客，时间充足的可去官网下载~

matlab带通代码BCI_EEGNet 2 个 BCI 竞赛数据集的 EEGNet 实现： Kaggle 竞赛数据集： BCI 竞赛 III 数据集 2： EEGNet CNN 架构 PyTorch 实现借鉴自：Sriram Ravindran： 代码中使用的所有数据都较早在 MATLAB 中使用 0.1-30 Hz 的二阶巴特沃斯滤波器进行带通滤波 流： 在从 BCI 竞赛数据集的链接获得的数据集上运行 .m 过滤文件 在从 Matlab 代码获得的过滤数据集上运行文件 BCI_III_DS_2_TestSet_PreProcessing.ipynb。 运行 BCI_III_DS_2_Filtered_Downsampled.ipynb 以获取 120 Hz 下采样数据的结果 修改 BCI_III_DS_2_TestSet_PreProcessing.ipynb 得到 240 Hz 原始数据的结果，然后运行 ​​BCI_III_DS_2_Filtered Data.ipynb 得到结果。 运行与上述相同的 matlab 预处理文件。 使用适当的文件路径运行 Kaggle Datas