脑电信号疲劳状态分析特征数据

该数据适用于疲劳状态分析与趋势评估，可用于智能监测系统、作业状态评估及风险预警等应用场景，帮助判断疲劳积累程度，为状态管理和干预提供参考依据。一、加工前的数据说明
原始数据为 18-65 岁健康成人的非侵入式脑电信号，采集于 18-26℃、电磁干扰≤30dB 的室内静态环境，通过 CH24 等通道采集连续时域信号（采样率 256Hz），单周期 10 分钟（含清醒 - 疲劳 - 恢复阶段）。原始数据属个人生物识别数据，可通过设备编号、采集时间关联至具体个人，需合规加工。
二、处理规则
预处理：经 0.5-40Hz 带通滤波去干扰，ICA 剔除信噪比＜15dB 的异常段，保留有效信号≥8 分钟的样本；2. 特征提取：通过 FFT 转换计算 delta/theta/alpha/beta/gamma 波能量值、谱熵及注意力指数，标注专注状态标签；3. 匿名化：特征值归一化处理，确保无法还原原始数据及个人身份；4. 筛选：剔除超出生理基准区间的异常样本，保障数据有效性。
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，不包含任何个人身份信息）
channel_id：通道标识（表示脑电信号采集通道编号，例如 CH24，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，通常与低觉醒水平、困倦及疲劳状态相关）
theta_power：θ波能量值（反映较低频脑电活动强度，是评估精神疲劳、注意力下降及认知资源消耗的重要特征指标）
alpha_power：α波能量值（反映静息状态下的脑电活动水平，可用于辅助评估疲劳过程中脑活动的变化特征）
beta_power：β波能量值（反映较高频脑电活动强度，通常与认知活跃度、任务参与度及精神警觉性相关）
gamma_power：γ波能量值（反映高频脑电活动强度，常用于描述高级认知处理及神经信息整合活动）
spectral_entropy：谱熵（用于衡量脑电信号频谱复杂程度和无序程度，可用于反映疲劳状态下脑活动复杂性的变化）
attention_index：疲劳状态指数（基于多频段脑电特征综合计算得到的状态评估指标，用于反映个体当前疲劳程度）
focus_label：疲劳状态标签（表示当前样本对应的疲劳状态分类结果，如正常、轻度疲劳或较高疲劳状态）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含3201条基于非侵入式脑电信号加工得到的疲劳状态分析特征数据，格式为CSV。数据通过带通滤波、ICA去噪和FFT特征提取，获得delta/theta/alpha/beta/gamma波能量、谱熵及注意力指数等10个核心字段，并已匿名化处理，无法回溯原始个体。其应用场景覆盖疲劳状态分析、智能监测系统及风险预警，有助于评估疲劳积累程度并支持状态管理与干预。