脑电图EEG数据集-压力检测
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 压力检测, 认知任务, 神经科学, BCI, 数据去噪, 信号处理
数据概述：
本数据集包含来自40名受试者（女性14人，男性26人，平均年龄21.5岁）的脑电图（EEG）数据。数据是在受试者执行不同认知任务时采集的，包括斯特鲁普颜色-词语测试、解决算术问题、识别对称镜像图像，以及放松状态。实验的主要目的是监测个体在执行这些任务时产生的短期压力反应。每个任务持续25秒，并重复三次以记录多个试验。
数据通过32通道的Emotiv Epoc Flex凝胶套装采集，并根据受试者执行的任务，将EEG数据分割为不重叠的25秒片段。随后，数据经过处理，利用萨维茨基-戈尔基（Savitzky-Golay）滤波器去除基线漂移，并通过小波阈值法去除伪影。
数据用途概述：
本数据集适用于脑-机接口（Brain-Computer Interface, BCI）领域的研究活动，以及在压力诱导的EEG数据中识别模式。具体应用场景包括：
1. 神经科学研究：研究不同认知任务下的脑电活动变化，探究压力对大脑信号的影响。
2. 压力检测与评估：开发基于EEG的压力检测算法，应用于心理健康监测或压力管理。
3. 脑-机接口：支持BCI设备的设计与优化，特别是与压力相关的脑信号解读。
4. 信号处理与数据预处理：研究和测试EEG数据的去噪和预处理方法，提升数据质量。
5. 教育与培训：用于教学和培训，帮助研究者了解EEG信号的特征及其在压力检测中的应用。
该数据集为研究人员提供了高质量的EEG数据，有助于推动脑电图在压力检测和认知科学研究中的应用。
