脑电信号情绪识别数据集ElectroencephalogramEmotionRecognitionDataset-etiennebuteau
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 生物信号, 机器学习, 数据分析, 情感计算, 神经科学, 信号处理
数据概述：
该数据集包含来自脑电信号（EEG）记录，用于情绪状态的识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态信号样本。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用情绪识别研究场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了脑电信号的多个通道的数值，具体字段名称未知，但推测为脑电信号的原始数据或经过初步处理后的特征。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个session，文件名包含数字编码，可能代表实验条件、个体或时间序列等信息。
来源信息：数据来源于情绪识别相关的研究或实验，已进行初步的数据采集。
该数据集适合用于情绪状态识别、脑电信号分析、机器学习模型训练和算法验证。
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、神经科学和机器学习交叉领域的学术研究，如情绪识别算法的开发和性能评估、脑电信号特征提取与分析等。
行业应用：为脑机接口（BCI）技术、情绪监测设备和心理健康评估系统提供数据支持，特别是在情绪状态的实时监测和分析方面。
决策支持：支持心理健康领域的研究与应用，为情绪障碍的诊断和治疗提供技术支持。
教育和培训：作为生物信号处理、机器学习、人工智能等相关课程的实验数据，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脑电信号与情绪状态之间的关系，并开发有效的算法来识别和预测人类的情绪。
