脑电波EEG信号情绪识别数据集EEGSignalsforEmotionRecognition-skrishnabiswas

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电波, EEG, 情绪识别, 情感分析, 生物信号, 机器学习, 时序数据, 神经科学

数据概述：该数据集包含来自脑电波（EEG）设备采集的信号数据，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电活动。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但每个文件代表一个时间段内的EEG信号。地理范围：数据采集的受试者信息未知，但通常此类数据来自特定实验环境。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个epoch（时间段），包含了14个脑电通道的信号，包括AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, O1, O2, P7, P8, T7, T8，以及时间戳（time）信息。数据格式：CSV格式，每个文件名为“S01G1epoch_XX.csv”，其中XX代表epoch的编号，方便进行时间序列分析。来源信息：数据来源为脑电信号实验，具体实验细节和受试者信息未知，数据经过预处理，可用于后续分析。该数据集适合用于情绪识别、脑机接口（BCI）和神经科学研究。

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、情感计算、脑机接口等领域的学术研究，如探索不同情绪状态下的脑电波特征、构建情绪识别模型等。行业应用：为脑机接口、情绪监测设备、心理健康评估等行业提供数据支持，尤其在情绪状态的实时监测和分析方面。决策支持：支持心理健康领域中的情绪状态评估与反馈，以及在教育、游戏等领域中的用户情绪状态分析。教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习和神经科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解脑电信号分析方法。此数据集特别适合用于探索脑电波信号与情绪状态之间的关系，构建情绪识别模型，以及进行脑机接口相关研究，帮助用户实现对人类情绪的深入理解和应用。