脑电波分析心算任务数据集EEGduringMentalArithmeticTasks-sam1o1
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电波, EEG, 心算, 认知神经科学, 生物医学工程, EDF, 时序数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的脑电波（EEG）数据，记录了受试者在进行心算任务时的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2010年至2012年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常来源于研究机构。
数据维度：
EDF文件：包含EEG数据，记录了多个通道的脑电信号，为时序数据。
subject-info.csv：包含受试者信息，包括Subject（受试者编号）、Age（年龄）、Gender（性别）、Recording year（记录年份）、Number of subtractions（心算减法次数）和Count quality（数据质量）。
数据格式：主要为EDF（European Data Format）格式的脑电数据文件，以及CSV格式的受试者信息文件。
来源信息：数据来源于公开研究，具体来源信息详见README.txt文件。数据已进行预处理，如信号放大、滤波等。
该数据集适合用于认知神经科学、生物医学工程等领域的研究，以及脑电信号分析、机器学习模型的训练。
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：适用于研究大脑在认知任务中的活动模式，如心算、注意力、情绪等。
行业应用：可以为生物医学行业提供数据支持，例如开发脑机接口（BCI）系统、神经反馈训练等。
决策支持：支持对认知功能障碍的早期诊断和干预策略的制定。
教育和培训：作为神经科学、信号处理等课程的实训素材，帮助学生理解脑电信号分析方法。
此数据集特别适合用于探索大脑在心算过程中的电生理特征，帮助用户开发脑电信号处理算法，提升对大脑认知过程的理解。
