脑电图EEG信号情绪识别数据集EEGSignalEmotionRecognitionDataset-lintangbudiarti

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电图, EEG, 情绪识别, 生物信号, 机器学习, 深度学习, 情感分析, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自脑电图（EEG）设备采集的脑电信号数据，用于情绪状态识别研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。地理范围：数据采集未明确标注地理位置，但通常代表通用脑电信号模式。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一次EEG记录，包含"Unnamed: 0"（索引）、"data1"至"data8"（8个通道的脑电信号数据）和"label"（情绪标签）等字段。数据格式：CSV格式，每个文件包含多个数据点，方便进行时间序列分析和机器学习建模。来源信息：数据来源可能为科研项目或公开数据集，具体来源信息未明确，数据经过初步处理，包含脑电信号和对应的情绪标签。该数据集适合用于情绪识别、脑电信号分析、以及机器学习模型的训练与评估。

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）、神经科学、心理学等领域的研究，例如情绪状态识别、情感计算、认知神经科学研究等。行业应用：可以为医疗健康、教育、游戏娱乐等行业提供数据支持，例如开发情绪反馈系统、脑电波控制游戏、情绪状态监测等。决策支持：支持心理健康领域的诊断与评估，以及个性化学习与培训方案的制定。教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、深度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分析与应用。此数据集特别适合用于探索情绪与脑电信号之间的关联，构建情绪识别模型，并实现对人类情绪状态的自动识别和分析。