这篇做了什么
2026-10-13 · 昆明理工大学团队发布三类视觉意象同步数据，23 人采集中保留 22 人，通过 32 通道 EEG 与前额叶 22 通道 fNIRS 提供原始信号、事件和预处理示例，并建立单模态与融合基线。
昆明理工同步 EEG–fNIRS 数据集：视觉意象融合有了可检查的基线
A Simultaneous EEG-fNIRS Dataset for Multi-class Visual Imagery Classification
核心创新
数据价值在于同步、质量控制与可复现比较，而不只是多了一种传感器。三类意象判别不等于自由图像重建；血流动力学滞后也限制实时控制。
证据边界
先读事件对齐、被试剔除和数据划分，再比较 EEG-only、fNIRS-only 与融合；检查相邻窗口是否跨越训练和测试集。
READ FIRST
建议先读：摘要 → 方法总图 → 主结果 → 局限讨论
先确认研究对象、信号来源和评价设置，再看模型指标；不要把单被试或离线结果直接外推为可用系统。