DavidVivancos/MindBigData2023_MNIST-2B
收藏Hugging Face2024-07-17 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
MindBigData 2023 MNIST-2B数据集是MindBigData 2023 MNIST-8B的一个子集，基于单个受试者的EEG信号创建，用于机器学习。数据集包含140,000条记录，每条记录来自128个EEG通道，每个通道有256个样本，采样率为250Hz。数据集包括两个主要的CSV文件（train.csv和test.csv），10个音频文件（0.wav到9.wav），以及一个包含EEG电极3D坐标的CSV文件（3Dcoords.csv）。
提供机构：
DavidVivancos
原始信息汇总
数据集概述
MindBigData 2023 MNIST-2B 是一个基于EEG信号的机器学习数据集，由单个受试者使用128通道设备捕获。该数据集复制了Yann LeCun等人创建的MNIST数据集中的70,000个数字，受试者在观看原始数字像素的同时，听取从0到9的语音标签。
数据集内容
- 数据量：包含70,000条记录，每条记录来自128个EEG通道，每个通道有256个样本（约1秒），采样率为250Hz。
- 数据文件：
- train.csv：10.7GB，包含头部信息和60,000行数据，共32,558列。
- test.csv：1.79GB，包含头部信息和10,000行数据，共32,558列。
- audiolabels 文件夹：包含10个音频文件（0.wav至9.wav）。
- 3Dcoords.csv：4.27KB，包含头部信息和130行数据，共4列，记录EEG电极的三维坐标。
数据集结构与字段
数据集的详细结构和字段信息，请参考支持论文：arXiv:2306.00455。
引用信息
sh @article{MindBigData_2023_MNIST-8B, title={MindBigData 2023 MNIST-8B The 8 billion datapoints Multimodal Dataset of Brain Signals}, author={David Vivancos}, journal={arXiv preprint arXiv:2306.00455}, year={2023} }
