novasyne 开源 SyntheticEEG：验证合成 EEG 数据能否替代真实训练数据

GitHub 新仓库 novasyne/SyntheticEEG 研究合成 EEG 数据能否替代或增强真实数据，用于跨数据集压力与认知负荷分类。项目使用 4 个公开 EEG 数据集（EDMA、SAM40、MentalWorkloadEEG、MentalStress），评估相关性引导插值、WGAN-GP、条件 VAE 三种合成策略，并加入 CORAL、Optimal Transport、Prototype-shift 域适应，覆盖全部 12 个 source→target 数据对。仓库提供预处理、合成、跨数据集与 LOSO 评估脚本，含 LDA、Logistic Regression、Random Forest、SVM-RBF、XGBoost 五种分类器。