脑电信号情绪识别数据集EEGEmotionRecognitionDataset-ahmed938ali
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 信号处理, 机器学习, 深度学习, 脑电图, 数据分析, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的情绪相关数据，旨在用于情绪状态的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围由“Start Timestamp”和“End Timestamp”字段标识，表明了每个数据段的时间窗口。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为特定实验或研究环境下的数据采集。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
时间域特征：如“Mean”（均值）、“Max”（最大值）、“Standard Deviation”（标准差）、“RMS”（均方根）、“Kurtosis”（峰度）、“Skewness”（偏度）、“Peak-to-Peak”（峰峰值）、“Abs Diff Signal”（绝对差分信号）等。
频域特征：包括“Alpha Power”（阿尔法波功率）、“Beta Power”（贝塔波功率）、“Gamma Power”（伽马波功率）、“Delta Power”（德尔塔波功率）、“Theta Power”（西塔波功率），以及124个FFT（快速傅里叶变换）系数。
标签：用于表示情绪状态的“Label”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为FinalDataset.csv，方便数据导入、处理和分析。
数据来源：数据来源于特定实验或研究，已进行预处理和特征提取，以方便后续分析。
该数据集适合用于探索脑电信号与情绪状态之间的关系，以及开发情绪识别模型。
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：适用于脑机接口（BCI）和情感计算领域的学术研究，如情绪识别算法的开发与评估、脑电信号特征分析等。
行业应用：可以为心理健康、游戏娱乐和智能家居等行业提供数据支持，尤其是在情绪监测、情绪反馈系统和个性化推荐系统等方面。
决策支持：支持心理健康领域中的情绪状态评估和辅助治疗，以及智能产品的情绪感知与响应功能。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习和人工智能课程的实践素材，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的特征与情绪状态之间的关系，并构建情绪识别模型，实现对人类情绪状态的准确预测和分析。
