眼动与脑电联合数据分析数据集EyeMovementDatawithEEGDataset-shrutimechlearn
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪，脑电图，数据集，认知神经科学，机器学习，生理信号，注意力研究，人机交互
数据概述： 该数据集整合了眼动追踪数据和脑电图（EEG）数据，用于研究眼动与大脑活动之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖实验期间，具体时间取决于实验设计。
地理范围：数据采集于实验室环境，主要关注个体参与者的生理信号。
数据维度：数据集包括眼动数据（如注视点，凝视时间，扫视等）和脑电数据（EEG信号，包括电极位置，脑电波频率等）。通常还包含实验任务信息和参与者的行为表现。
数据格式：数据提供多种格式，包括但不限于CSV，EDF等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于科研实验，已进行预处理，包括信号去噪，标准化等。
该数据集适合用于认知神经科学，人机交互，机器学习等领域的研究和应用，特别是在注意力，认知负荷，情绪状态等方面的研究中具有重要价值。
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：适用于认知神经科学，心理学研究，如注意力分配，认知负荷分析，情绪识别等研究。
行业应用：可以为人机交互，神经反馈，智能医疗等行业提供数据支持，特别是在注意力评估，疲劳检测等方面。
决策支持：支持对个体认知状态的深入分析，为相关领域的决策制定提供数据支持。
教育和培训：作为脑科学，认知心理学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解眼动与脑电信号的分析方法。
此数据集特别适合用于探索眼动与大脑活动之间的关系，帮助用户实现对认知过程的深入理解，并为相关应用提供数据支持。
