基于脑电信号的压力状态分类特征数据集-ayushtibrewal
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号，EEG，压力，情绪识别，时间域特征，频率域特征，时频域特征，机器学习，生物医学工程
数据概述：
本数据集包含从脑电图（EEG，Electroencephalogram）信号中提取的特征，用于压力状态的分类。数据集中包含了在时间域、频率域和时频域三个不同域中计算的特征。这些特征旨在捕捉EEG信号在不同压力状态下的差异，为压力状态的自动识别提供数据基础。
时间域特征：
时间域特征直接从EEG信号的振幅和时间特性中提取。常见的特征包括均值、方差、偏度、峰度等统计量，以及信号的峰值、谷值和过零率等。这些特征反映了EEG信号的整体强度和波动特性。
频率域特征：
频率域特征通过对EEG信号进行傅里叶变换等处理，分析其频率成分。常见的特征包括功率谱密度（PSD，Power Spectral Density）、主频、谱熵等。这些特征可以揭示EEG信号在不同频段的能量分布，例如delta、theta、alpha、beta和gamma波段的功率。
时频域特征：
时频域特征同时考虑了EEG信号在时间和频率上的变化。常用的方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等，通过这些方法可以观察信号的频率成分随时间的变化。时频域特征可以提取不同频段在不同时间段的功率变化，更细致地描述EEG信号的动态特性。
数据用途概述：
该数据集主要用于压力状态的分类和识别研究。研究人员可以使用该数据集来训练和评估机器学习模型，从而实现对EEG信号的自动分析和压力状态的预测。此外，该数据集也可用于探索不同特征对压力状态分类的贡献，以及比较不同分类算法的性能。具体应用场景包括：
* 压力检测和监测系统
* 情绪识别和分析
* 脑机接口（BCI）开发
* 心理健康研究
