可穿戴设备情绪识别EEG数据集eeg-emotion-for-wearable-devices-shuvankarbiswas

数据来源：互联网公开数据

标签：EEG数据，情绪识别，可穿戴设备，生理信号，机器学习，情感分析，心理学，健康监测

数据概述：该数据集包含来自可穿戴设备的情绪识别EEG信号数据，记录了不同个体在多种情绪状态下的脑电图信号。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。地理范围：数据涵盖了多个地区，包括不同国家和城市的受试者。数据维度：数据集包括EEG信号数据、情绪标签（如快乐、悲伤、愤怒、平静等）、受试者基本信息（年龄、性别）以及其他相关生理参数。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。来源信息：数据来源于多个研究机构和大学的公开研究，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于情感分析、机器学习及心理学等领域的研究和应用，特别是在情绪识别、脑电图信号处理及健康监测等方面具有重要价值。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于情绪识别、脑电图信号分析等研究，如不同情绪状态下的脑电图特征分析、情绪分类算法评估等。行业应用：可以为健康监测、心理健康服务等行业提供数据支持，特别是在情绪识别和情感分析方面的应用。决策支持：支持情绪识别技术的应用，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。教育和培训：作为心理学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪识别技术、脑电图信号处理等方法。此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电图信号的特征和规律，帮助用户实现情绪识别、情感分析等目标，促进情绪识别技术的发展和应用。