基本数据集信息：
EEG.setname - 数据集的描述性名称/标题
EEG.filename - 磁盘上数据集文件的文件名
EEG.filepath–数据集文件的文件路径（目录/文件夹
EEG.trials - 数据集中的历时（或试验）数。如果数据是连续的，则该数字为 1。
EEG.pnts - 每次试验（历元）的时间点（或数据帧）数。如果数据是连续的（试验次数=1），则为数据集中时间点（帧）的总数
EEG.nbchan - 通道数
EEG.srate - 数据采样率（赫兹）
EEG.xmin–历时起始延迟时间（以秒为单位，相对于时间 0 的时间锁定事件）
EEG.xmax - 历时结束延迟时间（以秒为单位）
EEG.times - 以毫秒为单位的延迟时间矢量（每个时间点一个）
EEG.ref - [‘common’|‘averef’|整数] 参考通道类型或编号
数据:
EEG.data（脑电图数据）–二维连续数据数组（扫描、帧）ELSE（脑电图数据）–三维外显数据数组（扫描、帧、历时）
通道位置子结构：
EEG.chanlocs - 包含头皮上通道名称和位置的结构数组
EEG.urchanlocs - 原始（ur）数据集 chanlocs 结构，包含这些数据最初收集的所有通道（通道剔除之前）
EEG.chaninfo - 包含附加通道信息的结构
EEG.ref - 通道参考类型（‘common’|‘averef’|+/-int］
EEG.splinefile - HEADPLOT 用于绘制三维数据头皮图的样条文件位置
事件和历元子结构：
EEG.event - 包含在数据时间点发生的实验事件的时间和性质的事件结构
EEG.urevent - 原始（ur）事件结构，包含原始数据时间点（数据剔除前）记录的所有实验事件
EEG.epoch - 时间事件信息和与时间相关的数据结构数组（每个时间点一个）
EEG.eventdescription - 描述事件字段的字符串单元数组。
EEG.epochdescription - 描述历元字段的单元字符串数组。
EEG.dipfit - 包含成分图偶极子模型的结构数组
ICA （或其他线性）数据成分：
EEG.icasphere - 由线性（ICA）分解返回的球形数组
EEG.icaweights - 由线性（ICA）分解返回的非混合权重数组
EEG.icawinv - 反（ICA）权重矩阵。列给出了各成分到电极的投影拓扑图。
EEG.icaact - ICA 激活矩阵（成分、帧、历元） 注：此处的[]表示 "文件 > 内存选项 "下的 "compute_ica "选项已设置为 0，在这种情况下，只在需要时才计算成分激活。
EEG.icasplinefile - HEADPLOT 用于绘制 3-D 成分头皮图的样条文件位置
EEG.chaninfo.icachansind - ICA 分解中使用的通道索引
EEG.dipfit - 包含成分图偶极子模型的结构数组
% 表示数据集是否属于某个研究集的变量：
EEG.subject - 研究集主题代码
EEG.group - 研究集组代码
EEG.condition - 研究集实验条件代码
EEG.run - 研究集运行编号
EEG.session - 研究集中的会话编号
% 用于手动和半自动数据剔除的变量：
EEG.specdata - 每次试验的数据频谱
EEG.specica - 每次试验的数据频谱
EEG.stats - 用于数据剔除的统计数据
EEG.stats.kurtc - 峰度分量值
EEG.stats.kurtg - 元件的总体峰度
EEG.stats.kurta - 已接受历时的峰度值
EEG.stats.kurtr - 拒绝的历时峰度
EEG.stats.kurtd - 空间分布的峰度
EEG.reject - 用于数据剔除的统计量
EEG.reject.entropy - 时间熵
EEG.reject.entropyc - 成分熵
EEG.reject.threshold - 剔除阈值
EEG.reject.icareject - 根据 ICA 标准剔除的历元
EEG.reject.gcompreject - 被剔除的 ICA 成分
EEG.reject.sigreject - 通过单通道标准剔除的历元
EEG.reject.elecreject - 原始数据标准剔除的时间序列