bci competition iV 2a的.mat格式的数据集转换成TU Dataset格式python代码

以下是将BCI Competition IV 2a数据集（.mat格式）转换为TU Dataset格式的Python代码示例：

import scipy.io
import mne

# 设置数据集路径和文件名
data_path = 'path/to/mat/dataset/'
file = 'A01T.mat'

# 读取MAT文件
mat = scipy.io.loadmat(data_path + file)

# 获取EEG数据和事件标记
eeg_data = mat['data'][:-1]
event_data = mat['data'][-1]

# 创建MNE对象
ch_names = ['Fz', 'C3', 'Cz', 'C4', 'Pz', 'PO7', 'PO8', 'Oz']
ch_types = ['eeg'] * 8
info = mne.create_info(ch_names=ch_names, sfreq=250, ch_types=ch_types)
raw = mne.io.RawArray(eeg_data, info)

# 设置事件标记
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014')

# 将数据切割成1秒的小段
epochs = mne.Epochs(raw, events, tmin=0, tmax=1, baseline=None)

# 将数据集保存为TU Dataset格式
epochs.save('converted_dataset.fif')

这段代码使用SciPy库读取MAT格式的数据，并根据通道信息创建MNE对象。然后，根据事件标记将数据切割成1秒的小段，最后将数据集以TU Dataset格式保存在本地。您需要根据自己的实际情况对代码进行适当的修改。