生理信号多模态数据集PhysiologicalSignalsMulti-modalDataset-nsut123
数据来源：互联网公开数据
标签：生理信号, 生物医学, 脑电图, 心电图, 皮肤电, 脉搏波, 机器学习, 信号处理
数据概述：
该数据集包含来自生理信号采集设备的数据，记录了个体在无情绪刺激状态下的多模态生理指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态生理信号记录。
地理范围：数据未限定地理范围，通常用于生理信号分析研究。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含多种生理信号的测量值，例如：BVP（血容量脉搏）、EDA（皮肤电活动）、Tmp（体温）、IBI（心跳间期）、HR（心率）、Resp（呼吸）、EOG（眼电图）、ECG（心电图）、EMG（肌电图）以及多个脑电图（EEG）通道的数据，如EEG.AF3, EEG.F7等。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一个受试者的生理信号记录，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于生理信号研究项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生理信号分析、情绪识别、压力检测和生物医学工程领域的研究。
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：适用于生物医学工程、心理学、神经科学等领域的研究，如情绪状态识别、压力水平评估、睡眠质量分析等。
行业应用：可以为可穿戴设备、健康监测设备等行业提供数据支持，特别是在开发基于生理信号的健康管理和生物反馈系统方面。
决策支持：支持医疗健康领域的临床诊断辅助和个性化健康管理方案的制定。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解生理信号的特性和应用。
此数据集特别适合用于探索生理信号与情绪、认知状态之间的关系，帮助用户实现生理信号的分析、建模和预测，从而优化健康管理和疾病诊断。
