脑电波信号特征分析数据集ElectroencephalogramSignalFeatureAnalysis-miraikawai

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电波, EEG, 生物信号, 时频分析, 机器学习, 情感识别, 脑机接口, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自脑电波（EEG）信号的特征数据，记录了不同脑电位在特定任务或状态下的信号特征。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，一般用于静态分析。地理范围：数据来源未明确标注，通常适用于通用脑电信号分析。数据维度：数据集包括多个CSV文件（X_1.csv, X_2.csv, X_3.csv, X_4.csv, X_5.csv），每个文件包含多个脑电通道的特征，如F7、F3、FC5、T7、P7、O1、O2、P8、T8、FC6等，每个通道的特征包括alpha、beta、theta、delta波段的特征，以及均值(mean)、方差(variance)、标准差(std)、能量(energy)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)、功率谱密度(psd)、熵(entropy)和连续小波变换(CWT)特征等。数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件包含多个脑电通道的特征，易于进行数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。数据已进行预处理，提取了脑电信号的特征。该数据集适合用于脑电信号分析、情感识别、脑机接口等领域的研究。

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：适用于脑电信号处理、情感分析、认知神经科学等领域的学术研究，如情绪状态识别、注意力水平评估等。行业应用：可以为医疗健康、神经反馈训练等行业提供数据支持，尤其是在脑机接口、神经疾病诊断等方面。决策支持：支持神经科学研究和相关产品的开发，如情绪监测系统、睡眠质量分析系统等。教育和培训：作为生物信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解脑电信号特征提取与分析方法。此数据集特别适合用于探索不同脑电波特征与特定任务或状态之间的关系，帮助用户实现脑电信号的分类、预测等目标。