认知负荷生理指标分析数据集CognitiveLoadPhysiologicalIndicatorsDataset-quanminhminhquan
数据来源：互联网公开数据
标签：认知负荷, 生理信号, HRV分析, GSR数据, 情绪识别, 机器学习, 压力评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自quanminhminhquan项目的数据，记录了人在不同认知负荷状态下的生理指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态生理指标数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据具有普适性，可用于认知负荷相关的研究。
数据维度：数据集包含多种生理指标，如体温（temp）、皮肤电反应（GSR）、心率变异性（HRV）和心率（HR）。具体指标包括均值、标准差、最大值、最小值、偏度、峰度等统计特征，以及HRV相关的指标，如Cd、AI、MedianNN、GI、CSI_Modified、CVNN、rr_diff2、RMSSD、IALS、PAS、HFn等，以及最终的Labels（标签，代表认知负荷状态）。
数据格式：数据集主要以CSV和XLSX格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于quanminhminhquan项目，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于认知负荷、情绪状态、压力评估等相关领域的研究和建模分析。
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：适用于心理学、认知科学、生物医学工程等领域的研究，例如认知负荷与生理指标的关系研究、情绪识别、压力评估等。
行业应用：可以为教育、游戏、驾驶辅助等行业提供数据支持，特别是在自适应学习系统、情绪感知游戏、驾驶员疲劳监测等方面。
决策支持：支持心理健康评估、压力管理方案的制定和优化。
教育和培训：作为生理信号分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解生理信号在认知负荷评估中的应用。
此数据集特别适合用于探索认知负荷与生理指标之间的关系，构建认知负荷预测模型，从而实现对个体认知状态的实时监测和评估。
