The set of 22 sessions of 14-channel eeg signals recorded during watching pictures - Open Research Data - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

The set of 22 sessions of 14-channel eeg signals recorded during watching pictures

Opis

The data were collected in order to perform research on the possibility of controlling the content displayed on the monitor screen using human emotional states extracted from EEG signals. The dataset contains recordings of 14-channel EEG signals collected from 10 persons within 22 sessions, during which 45 different random photos taken from the ImageNet (http://www.image-net.org/) collection were presented. All sessions were collected using the Emotiv Epoc+ device, which is equipped with 14 electrodes arranged in the 10-20 standard system.

The data for each sessions are collected in two files: sn_emotion_picture_timestamp.csv and sn_EEGlogger.csv, where n stands for the number of session. The time-dependent raw EEG signals for all electrodes (AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4) are written in the sn_EEGlogger files, while the timestamps of displaying pictures, self-assessment of the emotional states and ImageNet pictures ID are in the sn_emotion_picture_timestamp files. The display time of the pictures within first 13 sessions varies from 2 to 10 seconds (five pictures per each time bin), whereas in the last 9 sessions is constant and equals 5 seconds. During sessions from 14 to 22, the brain waves (theta, alpha, low beta, high beta and gamma) are additionally calculated based on the raw EEG signals for all electrodes and written to the sn_brain_waves.csv files.

Plik z danymi badawczymi

EEG_sessions_Kastrau_Jasik.zip
54.1 MB, S3 ETag 572817048e6fa8ea3f82eba50eac4ad8-4, pobrań: 66
Hash pliku liczony jest ze wzoru
hexmd5(md5(part1)+md5(part2)+...)-{parts_count} gdzie pojedyncza część pliku jest wielkości 512 MB

Przykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5
pobierz plik EEG_sessions_Kastrau_Jasik.zip

Informacje szczegółowe o pliku

Licencja:
Creative Commons: by-nc-sa 4.0 otwiera się w nowej karcie
CC BY-NC-SA
Użycie niekomercyjne - Na tych samych warunkach

Informacje szczegółowe

Rok publikacji:
2019
Data zatwierdzenia:
2020-12-17
Data wytworzenia:
2018
Język danych badawczych:
angielski
Dyscypliny:
  • inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • nauki fizyczne (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
DOI:
Identyfikator DOI 10.34808/1e5c-pp74 otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

Słowa kluczowe

Cytuj jako

Autorzy

wyświetlono 375 razy