脑电信号情绪识别特征数据集EEGEmotionRecognitionFeatureDataset-gcastell9
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号，情绪识别，特征提取，机器学习，生理信号，数据分析，脑机接口，情感计算
数据概述：
该数据集包含来自gcastell9-datoseegpreuva的数据，记录了从脑电（EEG）信号中提取的特征，这些特征用于情绪识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但可以推断为特定实验或记录会话的快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常脑电实验的参与者来自特定研究机构或实验室。
数据维度：数据集包含32个通道的脑电信号特征，这些特征对应于Fp1、AF3、F3、F7、FC5、FC1、C3、T7、CP5、CP1、P3、P7、PO3、O1、Oz、Pz、Fp2、AF4、Fz、F4、F8、FC6、FC2、Cz、C4、T8、CP6、CP2、P4、P8、PO4、O2等脑电信号通道。每个通道都包含数值型特征。
数据格式：CSV格式，文件名为features_raw.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于gcastell9-datoseegpreuva，可能为情绪识别相关研究或项目。
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、脑机接口等领域的学术研究，如情绪状态分类、特征重要性分析等。
行业应用：可以为心理健康、情感计算、智能交互等行业提供数据支持，特别是在情绪识别技术在人机交互中的应用。
决策支持：支持情绪状态监测与分析，为用户提供个性化服务，如情绪调节、心理健康评估等。
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特征提取和情绪识别。
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，以及评估不同特征在情绪识别任务中的性能，帮助用户开发和优化情绪识别模型。
