脑电信号情绪识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-kjohnson0
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 机器学习, 生物信号处理, 情感分析, 数据分析, 模式识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的情绪状态相关数据，用于情绪状态的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析通用情绪识别模型。
数据维度：数据集包含多个脑电信号通道的测量值，以及一个表示情绪状态的标签（status）。具体包括FP1, FP2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, P7, P8, Fz, Cz, Pz, FC1, FC2, CP1, CP2, FC5, FC6, CP5, CP6等24个通道的脑电信号数据。
数据格式：CSV格式，文件名为007_task1.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源未明确，但提供了脑电信号数据，并进行了预处理。
该数据集适合用于脑电信号分析、情绪识别、数据挖掘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：适用于情绪识别、脑-机接口（BCI）相关领域的学术研究，如情绪状态分类、脑电信号特征提取与分析等。
行业应用：可为心理健康评估、情绪监测、情感计算等领域提供数据支持，尤其在情绪识别技术在智能交互设备中的应用方面。
决策支持：支持情绪状态的量化分析，辅助心理健康领域的诊断与治疗，提升人机交互系统的智能化水平。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、模式识别等课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，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。
