脑电信号情绪分类数据集ElectroencephalogramEmotionClassificationDataset-arcticbyzantine

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情绪识别, EEG, 机器学习, 信号处理, 深度学习, 二分类, 脑机接口

数据概述：该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，用于情绪状态的分类。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。地理范围：数据未标明具体来源地，一般为实验室或研究机构采集。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表特定条件下的脑电信号数据。每个文件包含多个通道的功率谱密度（PSD）值，这些值是根据EEG信号计算得出的。数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件包含多个数值列，代表不同频率下的PSD值。

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）、情绪识别、神经科学等领域的研究，例如探索不同情绪状态下脑电信号的特征，以及开发基于EEG的情绪分类模型。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，用于情绪障碍的诊断与评估，以及开发情绪相关的生物反馈系统。决策支持：支持心理健康领域的决策制定，例如辅助心理治疗师评估患者的情绪状态。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材料，帮助学生和研究人员理解和应用EEG数据。此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电信号的规律，并构建情绪分类模型，从而实现对人类情绪的自动识别。