认知负荷与生理指标多模态数据集CognitiveLoadandPhysiologicalIndicatorsMultimodalDataset-doquann
数据来源：互联网公开数据
标签：认知负荷, 生理信号, 多模态数据, 脑电, 心率, 皮肤电, 疲劳, 机器学习, 人机交互
数据概述：
该数据集包含来自实验环境下的多模态数据，记录了被试者在不同认知任务下的生理指标和表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为实验期间的瞬时数据。
地理范围：数据来源于实验室环境下的实验，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多种生理指标，包括脑电（可能为EEG数据）、心率（HR）、皮肤电反应（GSR），以及任务表现数据和主观认知负荷评估（TLX）。
数据格式：数据以.csv和.xlsx格式提供，其中.csv文件包含时间序列的生理信号，.xlsx文件可能包含经过处理的、标准化后的数据。
来源信息：数据来源于实验研究，已进行初步的预处理，例如标准化和min-max缩放等。
该数据集适合用于认知负荷研究、情绪识别、疲劳检测、人机交互等领域。
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：适用于认知心理学、神经科学、人机交互等领域的研究，例如探索认知负荷与生理信号的关联、研究不同任务对认知负荷的影响等。
行业应用：可以为智能教育、智能驾驶、游戏设计等行业提供数据支持，特别是在评估用户体验、优化人机交互界面、开发疲劳监测系统等方面。
决策支持：支持在教育、医疗、军事等领域中，基于生理指标的实时状态评估和决策支持。
教育和培训：作为认知神经科学、生物信号处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和分析多模态生理数据。
此数据集特别适合用于探索认知负荷与多种生理指标之间的关系，并构建预测模型，以实现对认知状态的实时监测和评估。
