脑电信号情绪识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-bhumijagwani
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 生物信号处理, 机器学习, 数据分析, 情感计算, 神经科学, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自脑电信号（EEG）的数据，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：数据未标明具体时间，视作静态脑电信号快照。
地理范围：数据采集于特定实验环境，未明确标注地理位置。
数据维度：数据集包括14个脑电通道的信号数据，分别对应AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, O1, O2, P7, P8, T7, T8等脑电极点。此外，还包含一个名为Und的数据列，其数值为14。
数据格式：CSV格式，文件名为S01G1AllRawChannelscsv，便于信号处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的脑电信号研究项目，已进行原始信号采集。
该数据集适合用于情绪状态识别、脑电信号分析和机器学习模型训练。
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：适用于神经科学、心理学和情感计算等领域的研究，如情绪状态的脑电特征分析、情绪识别算法开发等。
行业应用：可以为脑机接口（BCI）技术、情绪监测系统和精神健康评估提供数据支持，特别是在情绪状态的实时监测和分析方面。
决策支持：支持在教育、娱乐等领域的情绪感知应用开发，例如自适应学习系统、情绪反馈游戏等。
教育和培训：作为生物信号处理、机器学习和人工智能课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情绪识别。
此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电信号的差异，帮助用户开发和评估情绪识别模型，提升情绪识别的准确性和效率。
