脑电信号情绪状态识别数据集ElectroencephalogramEmotionStateRecognitionDataset-kjohnson0
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 生物信号处理, 机器学习, 情感分析, EEG, 模式识别, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电信号特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于特定实验环境，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括25个脑电通道的信号数据，以及一个表示情绪状态的标签（status）。其中，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等字段代表不同的脑电通道，status字段表示情绪状态（二分类）。
数据格式：CSV格式，文件名为010_task1.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于脑电信号实验，已进行预处理。
该数据集适合用于情绪识别、脑机接口等相关领域的研究和应用。
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：适用于脑电信号处理、情感计算、神经科学等领域的学术研究，如情绪状态分类、脑电信号特征提取等。
行业应用：可以为医疗健康、心理咨询、教育培训等行业提供数据支持，特别是在情绪监测、压力评估、注意力训练等方面。
决策支持：支持情绪状态识别相关的决策制定和个性化服务。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号的分析方法和应用。
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系，帮助用户构建情绪识别模型，提升情绪状态的预测精度。
