脑电信号二分类情绪识别数据集EEGTwo-classEmotionRecognitionDataset-lintangbudiarti
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 二分类, 机器学习, 信号处理, 深度学习, 生物医学工程, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的信号数据，用于情绪状态的二分类识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态脑电信号样本。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用脑电信号研究场景。
数据维度：数据集包含多个数据项，包括data1到data8八个通道的脑电信号数值，以及一个label标签，用于指示对应的情绪类别（0或1）。
数据格式：CSV格式，具体文件名包含在文件路径中，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于脑电信号研究项目，已进行预处理，包括信号采集和初步的特征提取。
该数据集适合用于脑电信号分析、情绪识别算法的开发和评估，以及机器学习模型的训练。
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、心理学等领域的研究，如情绪状态的神经机制研究、脑机接口（BCI）系统的开发等。
行业应用：可用于情绪识别相关的产品开发，如情绪监测设备、智能健康管理系统等。
决策支持：支持心理健康评估、情绪调节训练等方面的决策制定。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解脑电信号分析和情绪识别技术。
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，并开发用于自动情绪识别的算法模型，从而实现对人类情感状态的量化分析。
