脑电信号情绪状态分析数据集EEGEmotionStateAnalysisDataset-bhumijagwani
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪识别, 脑机接口, 神经科学, 生物信号分析, 机器学习, 深度学习, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的原始通道数据，用于情绪状态分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态EEG信号数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常为实验室环境下的实验数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一次实验记录，包含14个脑电通道（AF3, AF4, F3, F4, F7, F8, FC5, FC6, O1, O2, P7, P8, T7, T8）的原始信号数据，以及一个未命名的附加列。
数据格式：CSV格式，每个文件以"SXXGXXAllRawChannels.csv"命名，其中"S"和"G"后的数字可能代表不同的实验参与者和实验条件。
来源信息：数据来源于脑电信号研究实验，已进行原始数据记录，未进行明确的预处理或标准化。
该数据集适合用于情绪状态识别、脑电信号处理、以及脑机接口等领域的研究。
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、以及脑机接口等领域的研究，如情绪状态分类、脑电信号特征提取、以及情绪对脑电信号的影响分析。
行业应用：可以为脑机接口、情绪识别系统、以及精神健康评估等行业提供数据支持，尤其是在情绪状态的实时监测与分析方面。
决策支持：支持心理健康领域的诊断和治疗，以及个性化学习和娱乐体验的开发。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习、以及神经科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同情绪状态下脑电信号的差异，以及建立基于脑电信号的情绪识别模型，从而实现情绪状态的自动检测与分析。
