数据集概述
本数据集包含精英国家柔道运动员经十五次脑电生物反馈训练后，神经肌肉与皮层适应的精细表型研究数据，涵盖脑电、肌电、力量等原始及处理后数据，以及分析脚本、文档和结果，支持研究可重复性。
文件详解
- 文档类文件（.md格式，共6个）：
- README.md、analysis_plan.md、codebook.md、workflow.md、parameters.md：提供研究概述、分析计划、数据字典、工作流程及参数说明
- 代码类文件：
- Python脚本：clean_and_normalize.py（数据清洗标准化）、pca_clustering.py（聚类分析）
- R脚本：lme_RMS.R（线性混合模型分析）、raincloud_RMS.R（可视化）
- SPSS脚本：repeated_measures_anova.sps（重复测量方差分析）
- 数据类文件：
- EMG_EEG_strength.csv：包含受试者、组别、肌电均方根（RMS）、平均频率（MF）、力量等核心数据字段
- Macierz_EEG_EMG_Rozszerzona_AG_MG_POPRAWIONA.xlsx：扩展的脑电肌电矩阵数据
- 可视化与配置文件：
- mf_pre_post_by_group.png、Analytic Workflow Diagram.png：结果图表与工作流程图
- requirements.txt：Python环境依赖配置
适用场景
- 运动科学研究：分析柔道运动员神经肌肉与皮层适应机制
- 生物反馈训练效果评估：探究脑电生物反馈对运动表现的影响
- 数据方法学应用：验证聚类、重复测量方差分析等方法在运动生理数据中的适用性
- 开放科学实践：作为遵循FAIR原则的研究可重复性案例参考
