用于能源数据可视化的EEG数据集

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 能源科学 能源科学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 用户行为显著影响家庭能源消耗.
• 目前用于研究用户行为的研究方法在范围上有局限性.
• 了解对能源数据的认知和情感反应至关重要.

研究的目的:

• 引入一套公开可用的脑电图 (EEG) 记录数据集.
• 促进对用户对能源数据可视化反应的研究.
• 为节能和人机互动领域的进步提供基础.

主要方法:

• 收集了28名健康个体的EEG数据,使用32通道的EMOTIV设备和国际10-20电极系统.
• 使用PsychoPy软件生成能量数据可视化,并使用自我评估玩偶 (SAM) 和问卷记录参与者的情绪状态.
• 利用生成对抗网络 (GAN) 创建合成EEG数据,与经验数据集成以进行增强分析.

主要成果:

• 该数据集包括原始EEG记录,细分数据 (可视化,中性图像),主观评分 (价值,唤醒) 和合成EEG数据.
• 事件标记被用来对特定刺激相应的EEG数据进行细分.
• 使用GAN生成合成EEG数据并将其与真实EEG数据集成用于分析.

结论:

• 这一数据集是研究与能量数据可视化相关的大脑活动的开创性资源.
• 为计算机科学,节能,人工智能,脑计算机接口和HCI领域的研究人员提供了宝贵的基础.
• 能够对能源消耗行为的认知和情感维度进行新的调查.