汽车模拟器驾驶中的脑电波数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电波,驾驶安全,睡眠监测,时间序列,微睡眠,机器学习,预测模型

数据概述：
本数据集记录了在汽车模拟器上进行夜间驾驶时的人脑电波（EEG）活动，主要用于研究和预测微睡眠现象。数据集包含多组脑电波信号，每组数据分为多个文件，可通过迭代加载到数据框并进行预处理，最终通过生成器函数输入模型进行分析。数据集的第1列是时间域，范围从-12到2，可用于绘制脑电波信号；其余36列是具体的EEG信号，用于模型训练。

该数据集捕捉了驾驶员在夜间模拟驾驶过程中可能出现的微睡眠模式，可用于训练机器学习模型，预测驾驶员下一次微睡眠发生的时间，从而为驾驶安全和疲劳监测提供支持。

数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 驾驶安全研究：通过分析脑电波数据，识别驾驶员的疲劳状态和微睡眠风险，为驾驶安全提供科学依据。
2. 疲劳监测系统开发：利用数据训练预测模型，实现实时监测驾驶员的脑电波活动，及时预警疲劳驾驶风险。
3. 机器学习算法研究：数据集的时间序列特性使其非常适合用于时间序列分析、模式识别和预测模型开发的研究。
4. 人因工程与心理学研究：研究夜间驾驶对驾驶员大脑活动的影响，探讨疲劳与认知功能之间的关系。

数据集的多文件结构和时间序列特性，使其特别适用于迭代处理和实时分析场景，能够有效支持相关领域的研究和实际应用。