脑电波谎言检测实验数据集EEGLieDetectionExperimentDataset-youssefkead
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电波, EEG, 谎言检测, 认知神经科学, 信号处理, 机器学习, 数据分析, 实验数据
数据概述：
该数据集包含来自脑电波（EEG）实验的数据，旨在研究基于脑电信号的谎言检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常基于实验时长，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常为实验参与者所在地点。
数据维度：数据集包含多个受试者的脑电信号数据，每个受试者的数据可能包含多个通道（如AF3、T7、Pz、T8、AF4等），记录了脑电波在不同电极位置的电压变化。此外，还可能包括实验过程中的其他相关信息，如刺激类型、受试者反应等。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和处理。数据经过预处理，包括带通滤波、伪迹去除（ASR）、独立成分分析（ICA）和自适应阈值伪迹去除（ATAR）等步骤。数据还包含相关实验的描述文件（如LieWaves Description.docx）。
来源信息：数据来源于脑电实验，已进行预处理和清洗。
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：适用于认知神经科学、心理学、神经工程等领域的学术研究，如脑电信号与认知过程的关系、基于脑电信号的谎言检测算法研究等。
行业应用：可以为信息安全、司法鉴定等行业提供数据支持，用于开发基于脑电信号的谎言检测系统。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在安全检查、犯罪调查等场景中辅助决策。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和谎言检测技术。
此数据集特别适合用于探索脑电波与谎言之间的关系，开发和验证基于脑电信号的谎言检测模型，并评估其性能。
