情绪调节脑电信号分析数据集EmotionRegulationEEGSignalAnalysisDataset-bhargavipoyekar
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电信号, 情绪调节, 心理学, 神经科学, EEG, 生物信号, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自心理学实验的脑电（EEG）信号数据，记录了参与者在情绪调节任务中的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常视为实验期间的瞬时记录。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测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，每个文件对应一位参与者，记录了脑电信号在不同时间点的多通道数据，主要包括时间（Time）、刺激（Stimulus）、以及多个脑电信号通道的原始数据（Raw F3, Raw F4）和经过处理的数据（F3-Cz, F4-Cz, F3-CMA, F4-CMA）。
数据格式：CSV格式，每个文件以“sXXX_reduced.csv”命名，其中XXX代表参与者编号，数据结构规整，便于分析。
来源信息：数据来源于心理学研究实验，已进行预处理，包括降采样和通道选择。
该数据集适合用于情绪调节相关的神经科学研究，以及脑电信号分析和机器学习应用。
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：适用于情绪调节、认知神经科学、脑-机接口（BCI）等领域的学术研究，例如情绪识别、脑电信号特征提取、情绪状态分类等。
行业应用：可为脑电信号相关的医疗设备、心理健康评估工具等提供数据支持，例如情绪状态监测、情绪障碍诊断辅助等。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，例如个性化情绪调节方案的开发。
教育和培训：作为脑电信号分析、生物信号处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号与情绪的关系。
此数据集特别适合用于探索情绪调节过程中脑电信号的动态变化规律，帮助用户实现对情绪状态的识别和预测，并为相关技术的发展提供数据支持。
