脑电信号谎言识别数据集ElectroencephalogramLieDetectionDataset-youssefkead
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 谎言检测, 生物特征, EEG, 情感计算, 信号处理, 机器学习, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）实验的脑电信号数据，记录了受试者在说谎和诚实两种状态下的神经活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但每个CSV文件代表一次实验会话，可视为静态数据集合。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为实验室内采集。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件代表一个受试者的一次会话，包含多个脑电通道（EEG.AF3、EEG.T7、EEG.Pz、EEG.T8、EEG.AF4等）的信号数据。数据分为“Lie_Sessions”（说谎会话）和“Truth_Sessions”（诚实会话）两类，并经过“1_BandPass_Filtered”的带通滤波处理。
数据格式：CSV格式，每个文件包含脑电信号的测量值，方便进行时间序列分析。数据已进行带通滤波处理，便于分析特定频段的脑电活动。
来源信息：数据来源于脑电信号研究，用于研究人类说谎时的神经活动特征。
该数据集适合用于脑电信号分析、情感计算、行为分析等领域的研究。
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：适用于认知神经科学、心理学等领域的研究，探索脑电信号在谎言检测中的应用，以及不同脑区在说谎行为中的作用。
行业应用：为司法、安全等行业提供数据支持，用于开发基于脑电信号的谎言检测系统，提高识别准确率。
决策支持：支持基于脑电信号的风险评估和决策辅助，例如在招聘、调查等场景中辅助判断。
教育和培训：作为脑电信号处理、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解脑电信号分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同脑电波段与说谎行为之间的关联，构建基于脑电信号的谎言识别模型，从而提升识别的准确性和可靠性。
