脑电信号情绪识别数据集ElectroencephalogramEmotionRecognitionDataset-rijalfatoni
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 机器学习, 脑电图, 生物信号, 情感分析, 数据分析, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从脑电图（EEG）记录中提取的数据，用于情绪识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间未明确标注，推测为特定实验或测试的静态数据集。
地理范围：数据未标明具体地理位置，通常用于通用情绪识别模型的训练与评估。
数据维度：数据集包含多个通道的脑电信号数据，以及对应的标签。主要数据项包括Fp1、Fp2、C3、C4、P7、P8、O1、O2等脑电信号通道的电位值，以及表示情绪状态的“label”标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一个被试的脑电信号记录，方便进行数据分析和处理。文件命名方式提供了被试姓名、实验日期等信息。
来源信息：数据来源于脑电信号实验，已进行初步的预处理，如滤波等。
该数据集适合用于情绪识别、情感计算等研究领域，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：适用于情感计算、脑机接口（BCI）等领域的学术研究，如情绪状态分类、脑电信号特征提取、情绪识别算法开发等。
行业应用：可以为心理健康、神经科学研究、人机交互等行业提供数据支持，特别是在情绪监测、压力评估、个性化推荐等方面。
决策支持：支持情绪识别相关的决策制定和数据驱动的策略优化，例如在教育、娱乐等领域的应用。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情绪识别技术。
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，帮助用户实现情绪状态的准确识别和预测，进而优化人机交互体验。
