脑电信号情绪识别数据集ElectroencephalogramEmotionRecognitionDataset-anuduu

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情绪识别, 生物医学, EEG, 信号处理, 机器学习, 临床应用, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自公开的脑电图（EEG）数据，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电信号。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间跨度为2010年至2012年。地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常来源于科研机构的实验。数据维度：数据集包括EEG数据（.edf格式），以及受试者信息，如年龄、性别、录制年份、情绪刺激的次数以及数据质量评估等。数据格式：EEG数据以.edf格式存储，受试者信息以CSV格式存储，便于数据处理和分析。数据集包含README.txt、RECORDS、SHA256SUMS.txt等辅助文件。来源信息：数据来源于相关科研机构的公开研究，已进行标准化处理。该数据集适合用于情绪识别、脑机接口等研究，以及相关领域的机器学习模型训练。

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：适用于生物医学工程、神经科学、心理学等领域的学术研究，如情绪状态下的脑电信号特征分析、情绪识别算法开发等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在情绪障碍诊断、脑机接口设备研发等方面。决策支持：支持心理健康领域的评估和干预方案设计，辅助情绪健康领域的决策制定。教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习、神经科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情绪识别技术。此数据集特别适合用于探索情绪与脑电信号之间的内在联系，帮助用户开发和优化情绪识别模型，提升情绪状态的预测精度。