脑电信号情绪识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-shuvankarbiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, EEG, 生物信号, 机器学习, 深度学习, 数据分析, 情感计算
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：数据未明确标注时间，推测为实验或采集的特定时间段。
地理范围：数据来源未明确，一般为实验室内采集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了特定时间段内多个脑电通道的信号，包括AF3、F7、F3、FC5、T7、P7、O1、O2、P8、T8、FC6、F4、F8、AF4等脑电通道的信号，以及一个名为“Unnamed: 0”的索引列。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个时间段的脑电数据，文件命名格式如S05G1epoch9.csv，文件组织结构清晰，便于数据分析。
来源信息：数据来源于脑电信号实验，已进行原始信号的采集和预处理，如滤波等。
该数据集适合用于情绪识别、脑-机接口（BCI）等领域的研究，以及数据建模、机器学习和深度学习等技术应用。
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：适用于情感计算、神经科学和心理学领域的学术研究，如情绪状态分类、脑电信号特征提取、情绪与脑电信号关联性研究等。
行业应用：可以为脑机接口、情绪识别软件、心理健康评估系统提供数据支持，特别是在情绪状态监测与分析、个性化反馈等方面。
决策支持：支持心理健康领域的相关决策制定，例如辅助诊断、个性化治疗方案的制定等。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情绪识别。
此数据集特别适合用于探索情绪与脑电信号之间的关系，构建情绪识别模型，并评估不同算法的性能，从而提升情绪识别的准确性和效率。
