脑电信号情绪识别数据集ElectroencephalogramEmotionRecognitionDataset-skrishnabiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 生物医学工程, 信号处理, 机器学习, EEG, 情感分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自脑电信号（EEG）的原始数据，记录了不同受试者在特定情绪刺激下的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可推断为实验期间的脑电信号记录。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为相关实验研究的受试者数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个epoch（时间段）的脑电信号数据，每个文件中包含多个脑电通道的信号值，如AF3、F7、F3等，以及Unnamed: 0（可能是时间戳或采样点序号）等。
数据格式：CSV格式，每个文件包含14个脑电通道的数据，以及一个时间或序号列。
来源信息：数据来源于EEG实验，已进行预处理，如分段、滤波等，以方便后续分析。
该数据集适合用于情绪识别、脑机接口等领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于脑电信号处理、情绪识别、认知神经科学等领域的学术研究，如情绪状态分类、情绪相关脑区分析等。
行业应用：可以为脑机接口、心理健康监测等行业提供数据支持，特别是在情绪状态评估、注意力监测等方面。
决策支持：支持情绪识别相关的决策制定和个性化干预方案的制定。
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方法。
此数据集特别适合用于探索情绪状态与脑电信号之间的关系，帮助用户实现情绪识别模型的构建，提升情绪预测的准确性。
