脑电信号情绪识别数据集_EEG_Emotion_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, EEG, 生物信号, 机器学习, 深度学习, 情感计算, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的原始数据，记录了受试者在不同情绪状态下的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从文件名结构推测为多次实验的集合，涵盖了不同时间段的脑电信号记录。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可以推测为实验室或研究机构的实验数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个时间窗口内的脑电信号数据。主要数据项包括14个脑电通道的信号值（AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4）以及一个索引列（Unnamed: 0）。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个CSV文件包含多个脑电通道的16秒时间窗口内的脑电信号数据。
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、神经科学等领域的学术研究，如情绪状态分类、脑-机接口（BCI）研究等。
行业应用：可以为医疗健康、心理学、教育等行业提供数据支持，特别是在情绪状态监测、脑电生物反馈等领域。
决策支持：支持情绪识别相关产品的开发，如情绪监测设备、情绪分析软件等。
教育和培训：作为脑电信号分析、机器学习、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号处理和情绪识别的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电信号的特征，构建情绪识别模型，并评估不同算法的性能，从而提升情绪识别的准确性和效率。
