脑电信号情绪识别数据集EEG-basedEmotionRecognitionDataset-shuvankarbiswas

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情绪识别, 情感计算, 生物信号处理, 机器学习, 时序数据, 脑机接口, 深度学习

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，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电活动。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但每个csv文件代表一个epoch（时间段）的数据。地理范围：数据采集未限定地理位置，可视为通用数据集。数据维度：数据集包括多个通道的脑电信号数据，每个csv文件包含14个通道的脑电信号数据，具体通道包括AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4，以及一个未命名的索引列。数据格式：CSV格式，每个文件代表一个epoch的脑电信号数据。

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：适用于情绪识别、情感计算、脑机接口等领域的学术研究，如情绪状态分类、情绪强度评估等。行业应用：可以为医疗健康、心理咨询、游戏娱乐等行业提供数据支持，特别是在情绪监测、情绪反馈系统、个性化内容推荐等方面。决策支持：支持在教育、市场营销等领域中，通过分析情绪反应来优化决策。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理解脑电信号分析方法。此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电信号的特征，并构建情绪识别模型，帮助用户实现情绪状态的自动识别与分析。