脑电信号放松状态评估特征数据

用于量化个体放松状态及趋势分析，可应用于压力管理、心理健康评估、训练反馈系统和休息优化场景。通过分析特征指标，系统可调整训练强度或提供个性化建议，解决放松状态评估难以量化的问题。一、加工前的数据说明
原始数据为 18-65 岁健康人群的非侵入式脑电信号，采集于室内静态放松场景（温度 18-26℃、电磁干扰≤30dB），通过 CH27等通道采集连续时域信号（采样率≥256Hz），单采集周期 5-10 分钟。
二、处理规则
预处理：采用 0.5-40Hz 带通滤波去除工频、肌电、眼电干扰，通过独立成分分析与小波变换剔除伪迹，保留信噪比≥15dB 的有效信号段；2. 特征提取：经傅里叶变换计δ/θ/α/β/γ波能量值，通过熵值算法得到谱熵，结合脑电信号节律同步性分析生成注意力指数，根据任务表现与信号特征标注专注状态标签；3. 匿名化处理：对特征数值进行归一化与随机噪声添加，进行特征维度重组，确保无法通过算法或数据关联还原原始脑电信号及个人身份；4. 数据筛选：剔除特征值超健康人群认知状态生理基准区间、任务执行异常的样本，保障数据有效性与一致性。
三、数据内容描述
加工后为结构化数据集，每条记录包含 10 个核心字段。数据均为标准化数值或分类标签，且无法反向推导原始脑电信号及识别具体采集对象。
字段解释：
record_id ：记录编号（用于区分不同脑电采集记录的匿名唯一标识）
channel_id：通道标识（表示脑电信号采集通道编号，例如 CH27，用于区分不同脑区电极位置）
delta_power：δ波能量值（反映低频脑电活动强度，通常与深度放松、低觉醒水平及静息状态相关）
theta_power：θ波能量值（反映较低频脑电活动强度，常用于评估放松过程中的认知减负与精神平稳状态）
alpha_power：α波能量值（反映静息和放松状态下的脑电活动水平，是评估放松程度的重要特征指标）
beta_power：β波能量值（反映较高频脑电活动强度，通常与精神活跃度、认知参与度及外界刺激响应相关）
gamma_power：γ波能量值（反映高频脑电活动强度，常用于描述高级神经活动及信息整合状态）
spectral_entropy：谱熵（用于衡量脑电信号频谱分布的复杂程度和无序程度，用于反映脑活动状态的稳定性与复杂性）
attention_index：放松状态指数（基于多频段脑电特征综合计算得到的状态评估指标，用于反映个体当前放松水平）
focus_label：放松状态标签（表示当前样本对应的放松状态分类结果，如正常、较高放松或较低放松状态）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含2581条脑电信号特征数据，涵盖δ、θ、α、β、γ波能量值、谱熵、放松状态指数及标签等10个核心字段，用于量化个体放松状态及趋势分析。数据来源于18-65岁健康人群在静态放松场景下的非侵入式脑电采集，经过滤波、去噪、特征提取和匿名化处理，可应用于压力管理、心理健康评估、训练反馈及休息优化等场景，解决放松状态难以量化的问题。