生物信号数据集汇总：用于情绪识别的多模态数据集

在情绪识别领域，生物信号数据因其直接与内在情感状态相关而备受关注。本文将汇总一些公开可用的生物信号数据集，包括脑电信号（EEG）、生理信号和多模态数据集，这些数据集对于情感分析、心理健康和人机交互等领域的研究具有重要意义。

1. MAHNOB-HCI（Soleymani et al.）
   来源：由匈牙利布达佩斯马扎尔·卡尔莫纳·伊哈（MAHNOB-HCI）实验室采集。
   采集方式：通过向参与者呈现多媒体内容（如图像、视频），记录其生理反应和主观情感报告。
   样本大小：包含37个参与者的数据。
   特点：提供了多模态数据，包括EEG、心电（ECG）、皮肤电反应（GSR）和行为指标，以及参与者对刺激内容的主观评分。
   获取和使用：请访问MAHNOB-HCI官网（https://www.mahnob-hci.unidec.hu/）获取更多信息和数据集。

2. DEAP（Koelstra et al.）
   来源：由澳大利亚墨尔本动态情感分析实验室采集。
   采集方式：通过向参与者呈现音乐和视觉刺激，记录其生理反应和主观情感报告。
   样本大小：包含32个参与者的数据。
   特点：提供了多模态数据，包括EEG、眼动追踪和行为指标，以及参与者对刺激内容的主观评分。
   获取和使用：请访问DEAP官网（http://www.koelstra.eu/deap/）获取更多信息和数据集。

3. SEED（SJTU Emotion EEG Dataset）
   来源：由中国上海交通大学BCMI实验室采集。
   采集方式：通过记录对象观看电影剪辑时的脑电信号。
   样本大小：包含不同数量的参与者数据，具体样本大小因剪辑而异。
   特点：专注于脑电信号的采集，提供了不同情感状态下的EEG数据。
   获取和使用：请访问BCMI实验室官网（http://bcmi.sjtu.edu.cn/~seed/）获取更多信息和数据集。

这些数据集为情绪识别领域提供了宝贵资源，有助于推动情感分析、心理健康和人机交互等领域的研究进展。在使用这些数据集时，请确保遵守相关法律法规和伦理准则，尊重个人隐私和权益。同时，建议仔细阅读每个数据集的许可协议，以确保您的使用符合许可要求。