脑电信号认知负荷评估数据集EEGCognitiveLoadAssessmentDataset-anuduu
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, EEG, 认知负荷, 情绪识别, 心理学, 生物医学工程, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的脑电图（EEG）数据，记录了受试者在执行认知任务时的脑电活动，用于评估认知负荷水平。主要特征如下：
时间跨度：数据记录年份主要集中在2010年至2012年。
地理范围：数据采集未明确标注具体地理位置，但研究通常在实验室环境下进行。
数据维度：包括EEG信号数据（存储在.edf文件中）和受试者信息数据（存储在subject-info.csv文件中）。受试者信息包括Subject（受试者编号）、Age（年龄）、Gender（性别）、Recording year（记录年份）、Number of subtractions（减法运算次数，反映认知负荷）和Count quality（数据质量）。
数据格式：主要数据格式为.edf（欧洲数据格式），用于存储脑电信号；受试者信息以CSV格式提供，便于数据处理和分析。此外，还包含README.txt和SHA256SUMS.txt等辅助文件。
来源信息：数据来源于公开的学术研究，已进行数据采集、预处理和标注，可用于认知负荷评估和相关研究。
该数据集适合用于脑电信号分析、认知神经科学研究、情绪识别和机器学习模型构建。
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：适用于认知神经科学、生物医学工程等领域的学术研究，如认知负荷的脑电指标分析、个体差异研究等。
行业应用：可为脑机接口（BCI）技术、情绪识别系统、注意力监测等应用提供数据支持，尤其是在教育、游戏和健康领域。
决策支持：支持心理健康评估、认知能力评估和神经反馈训练等相关领域的决策制定。
教育和培训：作为脑电信号处理、机器学习和生物信号分析等课程的实训数据，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认知负荷与脑电信号特征之间的关系，帮助用户实现对认知状态的量化评估，并开发基于脑电信号的智能系统。
