情绪生理数据分析数据集_Emotion_Physiological_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 生理信号, 情感计算, 情绪标注, 脑电图, 皮肤电, 心率变异性, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自情绪诱发实验的生理和主观情绪数据，记录了受试者在观看不同类型视频时的生理反应和情绪状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但从文件名推测，数据可能来自多个实验，且每个实验持续一段时间。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为实验室环境下的实验数据。
数据维度：数据集包含两种类型的文件：annotations（标注文件）和physiological（生理文件）。
annotations 文件包含时间戳（jstime）、情绪维度（valence, 效价；arousal, 唤醒度）和视频编号（video）。
physiological 文件包含多种生理信号，如心电图（ecg）、血容量脉搏（bvp）、皮肤电反应（gsr）、呼吸（rsp）、皮肤温度（skt）、以及面部肌电信号（emg_zygo, emg_coru, emg_trap）。
数据格式：CSV格式，共16个文件，每个文件对应一种情绪状态和年龄组，例如“amusing_20-24_annotations.csv”等。
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：适用于情感计算、情绪识别、生理信号分析等领域的学术研究，例如情绪状态的自动检测、生理信号与主观情绪的关联分析。
行业应用：可以为心理健康、人机交互等行业提供数据支持，尤其是在开发情绪识别系统、个性化推荐系统等方面。
决策支持：支持在教育、娱乐等领域中，基于用户情绪状态的个性化内容推荐与反馈。
教育和培训：作为生物医学工程、心理学、人工智能等相关课程的实验数据，帮助学生和研究人员深入理解生理信号分析和情绪识别。
此数据集特别适合用于探索生理信号与主观情绪之间的关系，并开发基于生理信号的情绪识别模型，提升对人类情感状态的理解与应用。
