脑电波情绪识别数据集_EEG_Emotion_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电波，情绪识别，机器学习，生物信号，数据分析，情感计算，EEG，神经科学
数据概述：
该数据集包含来自实验采集的脑电波（EEG）数据，记录了被试在不同情绪刺激下的脑电活动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，可视为一次或多次实验的数据集合。
地理范围：数据采集自特定实验环境，通常为实验室或研究机构。
数据维度：数据集包括EEG信号数据和对应的情绪标签。EEG信号为多通道数据，记录了不同脑区的电位变化；情绪标签则反映了被试在实验过程中体验到的情绪状态。
数据格式：包含CSV和ORC两种数据格式，CSV文件为all.csv，ORC文件为eeg_krisky.orc，其中CSV文件便于数据分析与处理，ORC文件则可能包含更复杂的数据结构或元信息。
来源信息：数据来源于脑电波实验，已进行预处理，如滤波、去噪等，以提高信号质量。
该数据集适合用于情绪识别、情感计算等相关研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于脑机接口（BCI）、情绪识别、神经科学等领域的学术研究，例如情绪状态分类、脑电信号特征提取与分析等。
行业应用：可以为心理健康、情感分析、智能交互等行业提供数据支持，特别是在情绪监测、压力评估、个性化推荐等方面。
决策支持：支持心理健康领域的诊断与治疗，以及改善人机交互体验。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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与情绪状态之间的关系，帮助用户实现情绪识别模型的构建、提升情绪识别的准确性。
