宇航员生理数据分析数据集AstronautPhysiologicalDataAnalysis-jasonhull

数据来源：互联网公开数据

标签：脑电图, ECG, GSR, 生理信号, 宇航员, 实验, 机器学习, 时间序列分析

数据概述：该数据集包含来自宇航员在模拟太空环境中进行实验时所记录的生理数据，旨在研究宇航员在极端环境下的生理反应。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间段，但每个时间序列数据点记录了对应的时间戳和时间差。地理范围：数据记录源于模拟太空环境的实验，不限定具体地理位置。数据维度：数据集包含多个生理指标，如脑电图（EEG）信号（包括eeg_fp1, eeg_f7, eeg_f8等多个电极位置的信号）、心电图（ECG）信号、皮肤电反应（GSR）信号等。此外，还包括事件（event）、事件编码（event_encoded）、时间差（time_diff）、片段（segment）和序列（sequence）等辅助信息。数据格式：CSV格式，文件名为train_balanced_v80.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于模拟太空环境下的生理实验，已进行数据标准化和清洗。该数据集适合用于生理信号分析、情绪识别、压力检测、以及探索宇航员在模拟太空环境下的生理反应。

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：适用于脑机接口（BCI）研究、情绪识别、压力检测等方面的学术研究，如基于EEG信号的疲劳度分析、情绪状态分类等。行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在可穿戴设备、健康监测系统等领域，用于开发更精确的生理状态监测与评估模型。决策支持：支持航天任务中的宇航员健康管理，帮助优化任务规划和风险评估。教育和培训：作为生物医学工程、神经科学、信号处理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解生理信号分析方法。此数据集特别适合用于探索宇航员在模拟太空环境下的生理变化规律，帮助用户实现对生理状态的精准监测和预测。