DEAP数据集介绍

DEAP数据集包含32名健康参与者的脑电数据,使用32导联电极帽采集。参与者观看40个1分钟视频后评估Valence、Arousal和Dominance。数据经过128Hz降采样和4-45Hz带通滤波,分为matlab和python预处理版本,每个文件包含数据和评分标签。

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DEAP数据介绍:

数据来源:

DEAP: A Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals (qmul.ac.uk)

数据简单介绍:

       采集了32名(16名男性和16名女性)健康参与者的脑电数据。参加实验的人身体和心理都是健康状态,按照“10-20”国际导联标准的 32 导联(见电极分布图)电极帽采集脑电信号。志愿者被要求观看40个时长为一分钟的视频,并在 512Hz 采样频率下采集被试者的 EEG 信号。其中不止包含32个脑电通道,还包含了16个其他通道,其中包括眼电、心电等常见信号。所有被试均被要求在观看完视频后,按照从 1~9 的大小关系,标记所观看视频的 Valence(效价)、Arousal(唤醒度)、Dominance(优势度)的大小。

数据集的简单预处理:

        降采样将频率降到128Hz,并选取了40个通道数据,其中包含了32个脑电通道。并将其带通滤波至4-45Hz。每个样本数据长 63s,其中包含了3s的基线时间。实验数据一般选取官网可下载的预处理( 降采样,去除眼电等噪声) 之后的数据(两个版本:data_preprocessed_matlab文件夹和data_preprocessed_python文件夹,即matlab和python处理后的,格式分别为.mat和.dat),实验数据由32个文件组成。对应32个实验受试者每个参与者文件包含两个数组。

如图是官网的所有数据

 脑电通道:具体信息看下链接

所有脑电电极通道信息,包含坐标等信息

      每个mat或者bat文件都是包含两部分,data和labels。其中data为三维数据,视频*通道*63s。labels为二维数据:视频*四个维度得分。

### DEAP 数据集概述 DEAP数据集是一个专门设计用于情绪分析的研究资源,包含了来自32名参与者的多模态记录[^3]。每位参与者观看了40段各一分钟长度的音乐视频片段,并在此过程中通过脑电图(EEG)、面部表情以及外周生理信号进行了同步监测。 #### 数据集结构与内容 - **EEG信号**: 记录了64通道的脑电信号。 - **外围生理参数**: 包括皮肤电反应(GSR),血容量脉搏(BVP),呼吸率(RESP), 和体温(SKINTEMP)[^3]。 - **自我评估量表**: 参与者基于SAM(Self-Assessment Manikin)对每一段视频的情绪体验进行了评价,主要围绕愉悦度(valence)和唤起程度(arousal)两个维度打分[^4]。 #### 获取途径 为了方便研究人员获取并利用这一宝贵资料库开展工作,官方提供了详细的下载指南[^2]: 访问GitHub仓库页面 `https://github.com/CodeStoreHub/EEG-datasets` 即可找到链接指向原始发布网站上的具体文件位置。按照指示完成注册流程后便能合法获得完整的实验材料副本。 #### 应用实例 下面给出了一段Python代码作为示范,展示如何加载部分预处理后的EEG数据样本: ```python import numpy as np from scipy.io import loadmat def load_deap_data(file_path, subject_id=1): """ 加载指定ID受试者的DEAP EEG数据 参数: file_path -- 文件路径字符串 subject_id -- 整数型个体编号,默认为第一个测试对象 返回值: eeg_signals -- NumPy数组形式存储的时间序列矩阵 """ data = loadmat(file_path)['data'] eeg_signals = data[subject_id - 1][0]['trial'][0] return eeg_signals if __name__ == "__main__": sample_eeg = load_deap_data('path_to_DEAP_dataset/s01.mat') print(f"Loaded EEG signal shape: {sample_eeg.shape}") ```
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