脑电情绪识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-shuvankarbiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, EEG, 情感分析, 机器学习, 生物信号, 数据处理, 情感计算
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，记录了受试者在不同情绪刺激下的脑电活动，旨在用于情绪状态的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为一次实验或多个实验的集合。
地理范围：数据覆盖范围未明确，推测为进行EEG实验的特定人群。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个受试者在特定条件下的脑电数据，主要包括多个脑电通道的信号（AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, O1, O2, P7, P8, T7, T8）以及主观情绪反馈（Boring, Horrible, Calm, Funny）。
数据格式：CSV格式，每个文件名为“SxxGxxAllChannels.csv”，其中Sxx代表受试者编号，Gxx代表实验组别，AllChannels表示所有脑电通道数据。数据已进行预处理，包括脑电信号的采集和记录。
该数据集适合用于脑电信号处理、情绪识别算法开发以及情感计算研究。
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、情绪识别、脑-机接口等领域的学术研究，如情绪状态分类、情绪强度评估等。
行业应用：可以为心理健康、神经反馈治疗、情感交互等行业提供数据支持，尤其在情绪监测与识别、个性化内容推荐等方面具有应用前景。
决策支持：支持心理健康领域的诊断与评估，以及智能交互产品的情绪感知功能开发。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习和情感计算等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析方法。
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联，帮助用户开发情绪识别模型，提升情感计算的准确性与实用性。
