脑电波信号情绪识别数据集EEGSignalEmotionRecognition-skrishnabiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电波, 情绪识别, 信号处理, 机器学习, 生物医学工程, 时序数据, 数据分析, 情感计算
数据概述：
该数据集包含来自公开的脑电波（EEG）数据，记录了受试者在特定情绪刺激下的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但从epoch命名推测可能为多次试验或时间段的集合。
地理范围：数据来源和受试者信息未明确，通常情况下，脑电数据具有一定的个体差异性，需要注意。
数据维度：数据集包含多个脑电通道的信号数据，包括AF3、AF4、F3、F4、F7、F8、FC5、FC6、O1、O2、P7、P8、T7、T8等，以及时间戳（time）信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。每个CSV文件代表一个epoch（时期）的数据，包含多个脑电通道的测量值和时间信息。
来源信息：数据来源于skrishnabiswas的公开数据集，具体实验设计和数据采集过程信息需要参考原始发布说明。
该数据集适合用于情绪识别、脑电信号分析、机器学习模型训练和评估。
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：适用于生物医学工程、神经科学、心理学等领域的研究，例如情绪状态的脑电特征分析、脑-机接口（BCI）研究等。
行业应用：可以为情感计算、智能健康、心理健康评估等行业提供数据支持，用于开发情绪识别系统、个性化心理健康干预方案等。
决策支持：支持基于脑电信号的情绪状态评估，辅助临床诊断和治疗，提升决策效率和准确性。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、生物信号分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号特性和情绪识别方法。
此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下的脑电信号特征，开发和评估情绪识别模型，提升人机交互的智能化水平。
