脑电信号游戏体验分类数据集-aasimraheel
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号，游戏，体验分类，机器学习，神经科学，行为分析，数据集，人工智能
数据概述：
该数据集包含通过脑电图（EEG）记录的游戏参与者脑电信号数据，用于分析和分类游戏体验。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为游戏进行过程中。
地理范围：数据来源于特定实验环境，参与者在实验室或其他受控环境中进行游戏。
数据维度：数据集包括脑电信号数据，记录了参与者在游戏过程中的脑电波活动，以及对应的游戏体验标签（如沉浸感、愉悦度等）。
数据格式：数据提供为EEG数据格式（如EDF、CSV等），以及对应的标签信息，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于相关学术研究或实验，已进行预处理，如滤波、去噪等。
该数据集适合用于脑电信号分析、游戏体验研究、机器学习模型训练等领域，特别是在情感识别、用户体验分析等任务中具有重要价值。
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：适用于游戏体验、情感计算、脑-机接口等学术研究，如探索游戏过程中的脑电信号特征、分析游戏体验与脑电信号的关系等。
行业应用：可以为游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等行业提供数据支持，特别是在提升用户体验、个性化游戏设计等方面。
决策支持：支持游戏设计和优化，帮助开发者了解玩家的游戏体验，从而改进游戏内容和交互方式。
教育和培训：作为神经科学、生物医学工程、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析、用户体验评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索游戏体验与脑电信号之间的关系，帮助用户实现游戏体验的分类和预测，为游戏设计和用户体验研究提供数据支持。
