睡眠质量与疲劳程度预测数据集SleepyorNotDataset-artarttack
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠质量，疲劳，数据集，健康，生理信号，机器学习，行为分析，生物医学
数据概述： 该数据集包含了用于预测个体睡眠质量和疲劳程度的数据，主要来源于欧洲神经学研究项目（ENoE）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但涵盖了ENoE项目期间的多个时间点。
地理范围：数据主要来源于欧洲地区，参与者包括不同年龄和健康状况的个体。
数据维度：数据集包括多种类型的生理和行为数据，例如脑电波（EEG）信号，心率变异性（HRV），眼动追踪数据，睡眠时长，主观疲劳评分等。
数据格式：数据可能提供多种格式，包括CSV，MAT（用于存储EEG信号）等，具体取决于原始数据的存储方式。
来源信息：数据来源于ENoE项目，已进行初步的预处理和清洗，但具体处理细节需要参考原始论文或项目说明。
该数据集适合用于睡眠研究，疲劳预测，生物医学信号分析和机器学习等领域，特别是在构建睡眠质量和疲劳程度预测模型方面具有重要价值。
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：适用于睡眠质量分析，疲劳评估，生理信号特征提取等学术研究，如睡眠阶段分析，疲劳状态识别等。
行业应用：可以为医疗健康，可穿戴设备等行业提供数据支持，特别是在睡眠监测，健康管理和疲劳预警方面。
决策支持：支持个人健康管理，帮助用户了解自身睡眠质量和疲劳状况，从而改善生活习惯。
教育和培训：作为生物医学工程，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生理信号分析和预测模型构建技术。
此数据集特别适合用于探索睡眠质量与疲劳程度之间的关系，帮助用户实现对个体疲劳状态的预测，从而优化健康管理，提高生活质量。
