脑电信号情绪识别二分类数据集EEGEmotionRecognitionBinaryClassificationDataset-lintangbudiarti2
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, 生物信号, 数据预处理, 信号分析, EEG
数据概述：
该数据集包含来自脑电信号（EEG）的原始数据，用于情绪状态的二分类识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为通用脑电信号实验场景。
数据维度：数据集包含多个通道的脑电信号数据（data1-data8），以及对应的标签（label），用于指示情绪类别。
数据格式：CSV格式，文件名为d1/xxxxxx.csv，每个文件包含多行数据，每行代表一个时间点上的脑电信号特征及标签。
来源信息：数据来源于脑电信号实验，已进行原始采集，可能未经过明确的预处理和特征提取。
该数据集适合用于脑电信号处理、情绪识别和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于脑电信号处理、情绪识别等领域的学术研究，如情绪状态分类、脑-机接口（BCI）等。
行业应用：可以为心理健康、情感计算等行业提供数据支持，尤其是在情绪监测、情绪状态评估等方面。
决策支持：支持情绪识别相关的产品设计和开发，如情绪感知耳机、智能情绪分析系统等。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用脑电信号分析技术。
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，并构建情绪识别模型，以实现对人类情绪状态的自动识别。
