脑电情绪识别EPOCFLEX数据集EEGEmotionRecognitionEPOCFLEXDataset-ferdeenbakht
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, EPOCFLEX, 穿戴式设备, 生物医学工程, 机器学习, 时序数据, 信号处理
数据概述：
该数据集包含来自EPOCFLEX脑电设备采集的脑电信号数据，记录了在特定实验条件下被试的情绪状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2024年8月29日，具体时长取决于每个记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为EPOCFLEX脑电设备采集场景。
数据维度：包括标题、开始时间戳、停止时间戳、头戴设备类型、头戴设备序列号、头戴设备固件版本、通道数、采样率、样本数、版本等元数据，以及脑电信号和运动传感器数据。
数据格式：CSV格式，文件名包含“Recoding 1_EPOCFLEX_234912_20240829T1430080500mdcsv”等，便于数据分析和处理。数据内容包括脑电信号及相关运动传感器数据，以及时间戳等信息。
来源信息：数据来源于EPOCFLEX脑电设备采集，已进行初步的数据记录。
该数据集适合用于脑电信号分析、情绪识别、生物信号处理等领域的研究和应用。
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：适用于脑电信号情绪识别、人机交互、神经科学等领域的学术研究，例如情绪状态的分类、情绪变化的时间动态分析等。
行业应用：可以为脑机接口、情绪识别软件、心理健康评估等领域提供数据支持。
决策支持：支持情绪状态监测和分析，为个性化学习、心理健康干预等提供数据依据。
教育和培训：作为生物医学工程、信号处理、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索脑电信号与情绪状态之间的关系，并开发基于脑电信号的情绪识别模型，从而提高情绪识别的准确性和效率。
