脑电信号情绪状态识别数据集EEGEmotionStateRecognitionDataset-kjohnson0
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 情绪识别, 生物信号, 机器学习, 信号处理, 情感分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了通过脑电图（EEG）设备采集的脑电信号数据，用于情绪状态识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为单次或多次实验的快照。
地理范围：数据采集未标明具体地域信息，但数据本身具有通用性，可用于情绪状态识别研究。
数据维度：数据集包含多个脑电通道的信号数据，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，以及一个表示情绪状态的“status”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为001_task3.csv，便于进行数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，具体来源未详，但已进行初步的预处理，可以直接用于情绪状态的识别与分析。
该数据集适合用于情绪状态识别、脑电信号分析、机器学习模型构建等研究。
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：适用于脑电信号处理、情绪识别、情感计算等领域的研究，例如探索不同情绪状态下的脑电信号特征差异，以及构建基于脑电信号的情绪状态分类模型。
行业应用：可以为心理健康、人机交互、游戏娱乐等行业提供数据支持，例如开发情绪识别的智能设备、个性化娱乐内容推荐等。
决策支持：支持情绪状态相关的决策制定，例如辅助诊断情绪障碍，提高人机交互体验等。
教育和培训：作为生物医学工程、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析和情绪识别技术。
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，并应用于各种需要情绪感知的场景。
