高密度脑电图肌电伪影去除的ICA过学习抑制方法数据集

数据集概述

本数据集围绕高密度脑电图（EEG）肌电伪影去除问题，提供了基于独立成分分析（ICA）过学习抑制方法的相关数据。核心内容为解决短信号、多通道场景下的ICA过学习问题，通过子空间投影与合并策略提升伪影分离效果。

文件详解

• 文件名称：README_for_DataFolder.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容说明：数据文件夹的说明文档，可能包含数据结构、使用方法、实验背景等信息
• 文件名称：DataFolder.zip
• 文件格式：ZIP
• 内容说明：压缩包文件，可能包含实验相关的原始或处理后数据、算法代码、结果文件等

适用场景

• 脑电图信号处理研究：分析ICA过学习抑制方法对肌电伪影去除的效果
• 高密度EEG技术优化：探索短信号、多通道场景下的伪影处理方案
• 神经工程应用：为临床或科研中的EEG数据预处理提供方法参考
• 算法对比验证：对比该方法与现有ICA基伪影去除算法的性能差异