情感音乐脑电信号分析数据集EmotionalMusicEEGSignalsAnalysis-omnianabiel

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电信号, 情感分析, 音乐, 生物医学工程, 情绪识别, 时序数据, 机器学习, 情感计算

数据概述：该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的脑电信号数据，这些信号是在受试者聆听音乐时采集的，旨在研究音乐对人类情绪的影响。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据采集自特定实验环境，受试者来源地未明确说明。数据维度：数据集包括脑电信号数据和情感标签数据。脑电信号数据存储在.mdb文件中，而情感标签数据存储在info.csv文件中，包含以下字段：start_at（起始时间）, end_at（结束时间）, clip_id（音乐片段ID）, subject_id（受试者ID）, trial_id（实验试次ID）, valence（情绪效价）, arousal（唤醒度）, dominance（控制感）, liking（喜爱程度）, baseline_id（基线ID）。数据格式：数据以多层文件夹结构组织，包含.csv和.mdb两种格式的文件。.csv文件存储情感标签信息，.mdb文件存储脑电信号数据。来源信息：数据来源于公开实验，已进行初步处理，如时间对齐和信号预处理。该数据集适合用于情感计算、脑机接口、音乐心理学等领域的研究。

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：适用于情绪识别、音乐对情绪影响的分析、脑电信号分析等学术研究，例如探索音乐与情绪之间的神经机制联系。行业应用：可用于开发情绪识别系统、音乐推荐系统，以及在教育和娱乐领域中个性化内容推荐。决策支持：支持在心理健康领域中，利用脑电信号进行情绪状态评估和辅助治疗。教育和培训：作为生物医学工程、心理学等相关专业课程的实训素材，帮助学生深入理解脑电信号分析和情感计算。此数据集特别适合用于探索音乐刺激下脑电信号与主观情绪体验之间的关系，帮助用户构建情感识别模型、提升音乐推荐系统的个性化程度，以及研究人脑对音乐的认知过程。