脑电信号情绪识别数据集ElectroencephalogramEmotionRecognitionDataset-kjohnson0

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情绪识别, 情感分析, 生物信号处理, 机器学习, 脑机接口, 数据预处理, 时序数据

数据概述：该数据集包含来自脑电图（EEG）的原始信号数据，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：数据未明确标明时间，但可推断为记录特定实验或情绪诱导过程中的一段时间。地理范围：数据来源未明确，但可推测为来自某个研究机构或实验场所。数据维度：数据集包含多个脑电通道的信号数据，每个通道对应一个电极位置。具体包括FP1、FP2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、P7、P8、Fz、Cz、Pz、FC1、FC2、CP1、CP2、FC5、FC6、CP5、CP6等电极的信号，以及一个表示情绪状态的“status”标签。数据格式：CSV格式，文件名为007_task3.csv，包含了多个电极通道的数值，以及一个表示情绪状态的标签。来源信息：数据集来源于公开的EEG数据资源，已进行初步的预处理，如去噪、滤波等。该数据集适合用于情绪识别、情感分析、脑机接口等相关研究，以及机器学习模型的训练与评估。

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、脑电信号分析、神经科学等领域的学术研究，如情绪状态分类、情绪变化趋势分析等。行业应用：可以为脑机接口（BCI）技术提供数据支持，例如情绪状态控制的BCI设备、情绪状态监测系统等。决策支持：支持心理健康领域的诊断与评估，以及个性化情绪管理方案的制定。教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号的特性和应用。此数据集特别适合用于探索脑电信号与情绪状态之间的关联，帮助用户开发和优化情绪识别算法，提升脑机接口的性能，并促进心理健康领域的发展。