《表2 数据集：基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究》

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《基于深度学习的ADHD儿童和正常儿童脑电信号分类研究》

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首先采用Net Station软件预处理数据，具体操作步骤包括低通滤波、高通滤波（0.1～30 Hz）、分段（-200～1 000 ms）、人工伪迹检测、坏通道替换、叠加平均、参考点转换及基线校正（-200～0 ms）；然后选择预处理后的脑电数据，潜伏期范围为（200～450 ms），再使用EEGLAB工具箱进行人工数据挑选。数据集的具体信息如表2所示。