脑电波与行为状态记录数据集_EEG_and_Behavior_State_Recording_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 行为识别, 传感器数据, 机器学习, 生物信号, 脑机接口, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Unicorn Recorder设备采集的脑电波（EEG）及相关传感器数据，记录了受试者的脑电信号、加速度计、陀螺仪、电池电量等信息，并结合了行为状态标注。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间跨度集中在2024年3月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，推测为进行实验的地点。
数据维度：数据集包括8通道脑电信号（EEG 1-8）、三轴加速度计（Accelerometer X, Y, Z）、三轴陀螺仪（Gyroscope X, Y, Z）、电池电量（Battery Level）、计数器（Counter）和验证指标（Validation Indicator），以及部分数据中包含的行为状态（State）信息。
数据格式：主要数据格式为CSV，方便进行数据分析和处理，部分文件包含代码、文档、图像等其他格式。
来源信息：数据来源于Unicorn Recorder设备采集，已进行原始数据记录和部分预处理。
该数据集适合用于脑电信号分析、行为状态识别、脑机接口研究等领域。
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：适用于脑电信号分析、行为状态识别、情绪识别、认知负荷评估等学术研究。
行业应用：可以为脑机接口（BCI）设备开发、神经反馈训练、心理健康评估等行业提供数据支持。
决策支持：支持神经科学研究和相关产品的研发，帮助优化算法和提高设备性能。
教育和培训：作为生物医学工程、神经科学、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生理解脑电信号的采集、处理和分析。
此数据集特别适合用于探索脑电波与行为状态之间的关系，构建行为预测模型，并研究不同个体间的差异性，从而推动脑机接口技术的发展。
