脑电信号情绪识别测试数据集_EEG_Emotion_Recognition_Testing_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, EEG, 机器学习, 神经科学, 行为分析, 信号处理, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自脑电（EEG）实验的数据，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电信号。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为单次实验或静态数据集。
地理范围：数据来源于实验室内，未明确标注具体地理位置，但可推测为进行情绪相关的脑电实验。
数据维度：数据集包含多个受试者的脑电信号数据，每个受试者的数据存储在独立的 CSV 文件中。每个 CSV 文件包含多个脑电通道的信号值（如 AF3, F7, F3, FC5 等），以及一个表示情绪状态的“state”标签（可能是二分类或多分类）。
数据格式：数据以 CSV 格式提供，每个文件对应一个受试者，每个文件内包含多个脑电通道的信号数据和情绪状态标签，方便进行数据分析和模型构建。数据已进行预处理，如滤波、去噪等。
来源信息：数据来源于脑电实验，由研究人员采集并整理。
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：适用于神经科学、心理学和人工智能交叉领域的学术研究，如情绪识别算法开发、脑-机接口研究、情感计算等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在情绪障碍诊断、情绪状态监测、情绪调节技术研发等方面。
决策支持：支持情绪相关的决策制定和数据驱动的策略优化，例如在教育、娱乐、营销等领域。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、模式识别等课程的辅助材料，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，帮助用户构建情绪识别模型、评估不同算法的性能，以及探索脑电信号在实际应用中的潜力。
