脑电信号情感识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-ahmedrum

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情感识别, 机器学习, 生物信号, 模式识别, 数据预处理, 深度学习, 情感分析

数据概述：该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的原始数据，记录了受试者在不同情感状态下的脑电活动。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间跨度，通常被视为一次实验或研究的静态快照。地理范围：数据来源未明确标注地理位置，通常为特定研究或实验的参与者。数据维度：数据集包含14个通道的脑电信号，分别是F3, FC5, AF3, F7, T7, P7, O1, O2, P8, T8, F8, AF4, FC6, F4，以及对应的Label，用于指示情感类别。数据格式：CSV格式，文件名为preprocessing_data.csv，方便进行数据分析和处理。来源信息：数据来源于脑电信号研究，已进行预处理，包括滤波、去噪等步骤。该数据集适合用于情感识别相关的研究，以及机器学习模型的训练和评估。

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：适用于脑电信号处理、情感计算、神经科学等领域的学术研究，如情感状态识别算法的开发和评估。行业应用：可以为脑机接口（BCI）技术、心理健康监测等领域提供数据支持，特别是在情绪状态的实时监测和反馈方面。决策支持：支持情绪识别相关的产品设计和用户体验优化，例如智能音乐推荐、情绪调节辅助工具等。教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情感识别技术。此数据集特别适合用于探索脑电信号与情感状态之间的关系，并构建情感识别模型，帮助用户实现情绪状态的准确预测和分析。