脑电波认知负荷分析数据集ElectroencephalogramCognitiveLoadAnalysis-samsonmihirette
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电波, 认知负荷, 心理学, 脑机接口, 信号处理, 数据分析, 机器学习, 情绪识别
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的脑电波数据，记录了受试者在执行数学运算任务时的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态脑电信号快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于研究普遍的认知负荷与脑电波的关系。
数据维度：数据集包含脑电信号数据，可能包括多个通道的电压值，以及任务相关信息，如运算难度、受试者表现等。
数据格式：CSV格式，文件名为EEG-During-Mental-Arthimetic-Tasks2csv，便于信号处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，可能经过预处理，如滤波、去噪等，以提高信号质量。
该数据集适合用于认知神经科学研究和脑机接口应用。
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：适用于认知心理学、神经科学等领域的学术研究，如认知负荷的脑电特征分析、情绪状态识别等。
行业应用：可以为脑机接口、情绪识别等技术提供数据支持，特别是在注意力监测、压力评估等方面。
决策支持：支持教育、培训等领域中，对学习者认知状态的实时监测和反馈。
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。
此数据集特别适合用于探索认知负荷与脑电波之间的关系，帮助用户实现对认知状态的评估和预测。
