脑电信号注意力水平评估特征数据

本数据基于多频段功率特征与频谱复杂度指标，对个体的注意力水平进行量化分析，可广泛应用于智能康复训练、学习与认知评估、脑机接口人机交互以及驾驶与操作安全监测等场景。在实际系统中，通过实时采集EEG信号并计算注意力指数与频谱熵等特征，实现对用户专注程度的动态监测与分级判定，从而为任务难度自适应调整、神经反馈干预以及风险预警提供数据支持。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，采集于室内静态注意力任务场景（温度 18-26℃、电磁干扰≤30dB），通过多通道采集连续时域信号（采样率≥256Hz），单采集周期 5-10 分钟（含静息校准、注意力任务执行阶段，任务含持续性注意测试、选择性注意分辨等类型）。​ 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：经傅里叶变换计算 δ/θ/α/β/γ 波能量值，通过熵值算法得到谱熵，结合脑电信号节律稳定性分析生成注意力指数，根据任务正确率与信号特征标注专注状态标签；3. 匿名化处理：消除个体生理特征唯一性，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注意力状态生理基准区间、任务执行异常的样本，保障数据有效性。​ 三、数据内容描述​ 加工后为结构化数据集，可直接作为注意力水平评估算法的输入数据，且无法反向推导原始采集对象。 字段名 中文解释 record_id ：记录编号（用于区分不同采集记录的匿名唯一编号） channel_id：通道标识（表示脑电信号采集通道编号，例如 CH07，用于区分不同脑电电极位置） delta_power：δ波能量值（反映低频脑电活动强度，与深度放松、困倦等状态相关） theta_power：θ波能量值（反映较低频脑电活动强度，用于评估注意力波动、疲劳及认知状态变化） alpha_power：α波能量值（反映放松与静息状态下的脑电活动水平，常用于评估专注与放松平衡状态） beta_power：β波能量值（反映较高频脑电活动强度，与注意力集中、认知加工和任务执行相关） gamma_power：γ波能量值（反映高频脑电活动强度，用于描述高级认知处理与信息整合活动） spectral_entropy：谱熵（衡量脑电信号频谱复杂度和无序程度，反映脑活动状态的复杂性） attention_index：注意力指数（指数范围为0-100，[0, 30]对应低注意力状态，(30, 70]对应正常状态，(70, 100]对应高注意力状态） focus_label：专注状态标签（当前样本对应的注意力水平分类结果，低 / 正常 / 高注意力状态）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于多频段功率特征（δ/θ/α/β/γ波能量值）与频谱熵等指标，对18-65岁健康人群在静态注意力任务中采集的脑电信号进行量化分析，生成包含注意力指数（0-100）和专注状态标签的结构化数据，可应用于智能康复训练、认知评估、脑机接口及驾驶安全监测等场景。数据经过带通滤波、伪迹剔除、匿名化处理及有效性筛选，无法反向推导原始个体身份。