（包含论文与代码）基于DEAP的情绪实时脑电分类系统.zip

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简介：
本资源提供了一种基于DEAP数据库的情绪实时脑电分类系统的相关研究论文及源代码。通过分析用户脑电数据，实现情绪状态的自动化识别和评估。我们提出了一种基于实时情绪分类系统（RECS）的Logistic回归模型，并采用随机梯度下降算法进行在线训练。通过利用EEG信号流对模型进行在线学习，所提出的RECS能够实现情绪状态的即时分类。为了评估该系统的性能，我们在DEAP数据集上进行了测试，这是在情感识别领域广泛使用的基准集合之一。实验结果显示，在线实时从脑电波数据中提取并分类情绪时，我们的方法具有更高的准确性和F1分数，并且优于其他已有的在线和离线算法。具体而言：我们开发了一个基于随机梯度下降（SGD）的逻辑回归模型来构建RECS系统。此过程中，EEG信号作为实时流传输的数据被输入至该系统中进行情绪分类操作。此外，为了验证我们的RECS方法的有效性，在比较测试阶段选择了五种不同的在线学习算法：霍夫丁树、自适应随机林、动态加权集成、加法专家模型和霍夫丁自适应树。同时，我们也对八种离线机器学习技术进行了对比分析，包括支持向量机（SVM）、多层感知器以及决策树等方法，并且与文献中提到的其他五种在线分类算法进行比较。实验结果表明，在实时情绪识别任务上我们的RECS系统表现出色。

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本资源提供了一种基于DEAP数据库的情绪实时脑电分类系统的相关研究论文及源代码。通过分析用户脑电数据，实现情绪状态的自动化识别和评估。我们提出了一种基于实时情绪分类系统（RECS）的Logistic回归模型，并采用随机梯度下降算法进行在线训练。通过利用EEG信号流对模型进行在线学习，所提出的RECS能够实现情绪状态的即时分类。为了评估该系统的性能，我们在DEAP数据集上进行了测试，这是在情感识别领域广泛使用的基准集合之一。实验结果显示，在线实时从脑电波数据中提取并分类情绪时，我们的方法具有更高的准确性和F1分数，并且优于其他已有的在线和离线算法。具体而言：我们开发了一个基于随机梯度下降（SGD）的逻辑回归模型来构建RECS系统。此过程中，EEG信号作为实时流传输的数据被输入至该系统中进行情绪分类操作。此外，为了验证我们的RECS方法的有效性，在比较测试阶段选择了五种不同的在线学习算法：霍夫丁树、自适应随机林、动态加权集成、加法专家模型和霍夫丁自适应树。同时，我们也对八种离线机器学习技术进行了对比分析，包括支持向量机（SVM）、多层感知器以及决策树等方法，并且与文献中提到的其他五种在线分类算法进行比较。实验结果表明，在实时情绪识别任务上我们的RECS系统表现出色。

基于DEAP脑电数据集的情绪二分类识别算法

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本研究提出了一种基于DEAP数据集的情绪二分类识别算法，旨在通过分析脑电波信号准确区分个体情绪状态，为情感计算领域提供新方法。脑电情绪识别的二分类算法使用了DEAP数据集。代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（FFT）、数据预处理以及模型训练。采用的模型包括决策树、支持向量机(SVM) 和K近邻(KNN)，这些模型可以直接调用库函数，非常适合新手学习和理解。

基于DEAP数据集的脑电情绪识别：CNN与LSTM方法对比（含论文及源码）

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本研究利用DEAP数据集，通过比较卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)在脑电情绪识别中的表现，探索最优的情绪识别模型。包含详细论文分析与源代码分享。本段落比较了深度学习模型——长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在80-20和75-25的训练测试分割比例中的表现。结果显示，LSTM模型对like维度的情绪识别率最高，达到了88.6%；而CNN的表现也非常出色，准确率为87.72%。如果需要了解特征提取、构建模型以及调整超参数的具体步骤，可以参考作者个人主页上的博客文章。

基于时频域特征与SVM分类器的DEAP脑电情感状态识别（含论文及Matlab源码，四分类）

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本研究利用时频域特征和SVM分类器对DEAP数据库中的脑电信号进行分析，实现四种情绪状态的有效识别，并提供详细的论文与Matlab代码。本段落提出了一种基于时频域特征的情绪检测方法。该方法使用箱线图选择最佳特征，并将其输入支持向量机（SVM）分类器中进行训练与测试，所用数据集为DEAP数据库，涵盖了32名不同性别和年龄组的参与者。实验结果显示，此方法在对测试数据集的情感识别准确率达到了92.36%，并且比现有的最先进方法具有更高的准确性。本段落利用经过预处理后的脑电信号，在DEAP数据集中进行了效价与觉醒两种维度的情绪分类研究。首先通过快速傅里叶变换（FFT），将时域内的样本转换至频域，随后提取了对情绪识别至关重要的α、β和θ三个频带的数据，并根据每个情绪对应的象限进行平均处理。接下来使用这些平均值来计算统计特征。之后，经过缩放的特征被输入到支持向量机分类器中以实现情感识别功能。研究发现，在利用偏度、峰度以及波熵等特征时，该方法能够达到92.36%的情感预测准确率，并且相较于其他现有的DEAP数据集处理方式显示出了更优的结果。

基于DEAP数据集的情绪脑电识别.rar

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本研究利用DEAP数据集探索情绪脑电特征，通过分析不同情绪状态下的EEG信号，旨在开发有效的情绪识别模型。基于DEAP数据集，我们采用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络等四种模型进行对比，并结合pyeeg进行了特征提取，最终准确率达到了90%。

基于SVM分类器的DEAP脑电数据情感分析Matlab代码

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本项目采用支持向量机(SVM)分类算法，在MATLAB平台上对DEAP数据库中的脑电数据进行情感识别与分析，旨在探索情感计算的新方法。版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程内容：基于时频域特征分析与SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别（四分类），附带MATLAB代码适合人群：本科、硕士等教研学习使用

基于DEAP数据集的EEG情绪分类方法

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本研究采用DEAP数据集，探索并实现了一种有效的情绪识别算法，通过对EEG信号进行分析和处理，准确分类参与者的情绪状态。早期使用DEAP数据集的基于EEG的情绪分类方法进行了研究。

（含论文及源码）基于RNN与CNN融合的脑电情绪识别研究（使用SEED、DEAP、SEED-IV数据集）.zip

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本研究探索了结合递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)技术进行脑电情绪识别的方法，并应用SEED、DEAP及SEED-IV数据集验证模型性能，附带论文与源码。本段落提出了一种双重模型，该模型考虑了脑电特征图的两种不同表示方式：一种是基于序列的脑电信号频带功率表示；另一种是基于图像的特征向量表示。此外，我们还设计了一个信息组合方法，利用基于图像模型显著性分析来促进两个模型部分之间的联合学习。这个框架已经在四个公开可用的数据集中进行了评估，包括SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。本段落提出了一种新的脑电图情绪估计框架，该框架采用双重方法结合层次RNN（考虑了脑电信号通道间的空间关系）与CNN（用于深度学习表示）。实验结果显示，在三个数据集上该模型表现良好。