脑电情绪状态评估实验数据集EEGEmotionStateAssessmentExperimentData-widhiwinata
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 心理学实验, 生物信号分析, 数据处理, 情感计算, 机器学习, 实验数据
数据概述：
该数据集包含来自脑电情绪状态评估实验的数据，记录了受试者在不同情绪刺激下的脑电信号和主观情绪评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体实验时间，视作静态实验数据。
地理范围：数据为实验室内收集，未限定具体国家或地区。
数据维度：
Raw EEG Data：原始脑电信号数据。
Preprocessed EEG Data：预处理后的脑电信号数据，可能包括滤波、去噪等处理。
SAM Ratings：受试者对情绪状态的自评数据，可能包括愉悦度、唤醒度等维度。
数据格式：数据以文件夹形式组织，包含原始和预处理后的脑电数据以及情绪自评数据，具体数据格式（如.edf、.csv等）需进一步查阅内部文件。
来源信息：数据来源于情绪相关的心理学实验，已进行初步的数据采集和组织。
该数据集适合用于脑电信号分析、情绪识别研究和情感计算等领域。
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：适用于心理学、神经科学和人工智能交叉领域的学术研究，如情绪识别算法开发、脑-机接口研究等。
行业应用：可以为情感计算、智能交互等领域提供数据支持，特别是在情绪监测、智能客服、情感分析等应用方面。
决策支持：支持心理健康评估、情绪障碍诊断等领域的辅助决策。
教育和培训：作为脑电信号分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号和情绪状态的关系。
此数据集特别适合用于探索脑电信号与情绪状态之间的关系，并开发基于脑电信号的情绪识别模型，帮助用户实现情绪状态的自动评估和分析。
