脑电信号情绪识别特征数据集EEGSignalEmotionRecognitionFeatureDataset-arcticbyzantine
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, 机器学习, 特征工程, 时频分析, 情感计算, 数据分析
数据概述：
该数据集包含从脑电图（EEG）记录中提取的特征数据，用于情绪识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但可以推断为通用情绪研究场景。
数据维度：数据集包含来自多个脑电通道的功率谱密度（PSD）特征，具体包括delta、theta、alpha、beta和gamma五个频段的功率值，以及各个通道的总功率值。每个样本都对应一个参与者（participant）和一个任务（task），以及多个脑电通道（c1-c8）的特征值。
数据格式：CSV格式，每个文件代表一个参与者和任务的特征数据，文件名结构化，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的脑电情绪识别研究，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于情绪识别模型的构建、特征重要性分析以及脑电信号在情感计算领域的应用研究。
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、心理学和人工智能交叉领域的学术研究，如情绪状态的脑电信号特征分析、情绪识别模型的构建和优化等。
行业应用：可以为脑机接口（BCI）设备、情绪监测系统和心理健康评估工具提供数据支持，特别是在情绪状态的实时监测与分析方面。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，如辅助诊断情绪障碍、个性化心理治疗方案的制定等。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习和情感计算等课程的实训材料，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脑电信号与情绪状态之间的关系，以及构建基于脑电信号的情绪识别模型，帮助用户实现情绪状态的准确识别和分析。
