[train_data, test_data, train_labels, test_labels] = split_dataset(eeg_data, eeg_labels, train_ratio);

split_dataset函数是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它接受三个参数：eeg_data表示原始的EEG数据，eeg_labels表示对应的标签，train_ratio表示训练集所占的比例。

函数的返回值是一个包含四个元素的数组，分别是train_data、test_data、train_labels和test_labels。其中train_data是划分后的训练集数据，test_data是划分后的测试集数据，train_labels是训练集对应的标签，test_labels是测试集对应的标签。

下面是一个示例代码，展示了如何使用split_dataset函数进行数据集划分：

% 假设eeg_data和eeg_labels是已经定义好的变量

% 调用split_dataset函数进行数据集划分
[train_data, test_data, train_labels, test_labels] = split_dataset(eeg_data, eeg_labels, 0.8);

% 打印划分后的训练集和测试集大小
fprintf('训练集大小：%d\n', size(train_data, 1));
fprintf('测试集大小：%d\n', size(test_data, 1));

在上面的示例代码中，我们将原始的EEG数据和对应的标签传递给split_dataset函数，并指定了训练集所占的比例为0.8（即80%的数据作为训练集）。然后，将返回的划分后的训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签分别赋值给相应的变量。最后，通过size函数打印出训练集和测试集的大小。

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