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DEAP脑电数据集与部分代码

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简介：
本项目包含DEAP（德育情感评估过程）脑电数据集的部分内容及相应处理代码，旨在支持情绪识别和分析研究。 这段文字描述了一个包含完整DEAP脑电数据集的百度云链接，该数据集适用于进行脑电情绪识别等相关研究。

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  • DEAP脑电数据集与部分代码
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    本项目包含DEAP（德育情感评估过程）脑电数据集的部分内容及相应处理代码，旨在支持情绪识别和分析研究。 这段文字描述了一个包含完整DEAP脑电数据集的百度云链接，该数据集适用于进行脑电情绪识别等相关研究。
     
  • DEAP数据集适用的脑电电极位置
    优质
    本研究探讨了DEAP数据集中适用于情绪识别的最佳脑电图（EEG）电极位置，旨在提高情感计算的准确性与效率。 脑电电极通道的分布信息包括10-20系统和10-10系统的详细数据，例如坐标、相对位置等相关内容。
     
  • DEAP数据库中的脑电波信号及代码
    优质
    本数据库收录了多种情境下的人类脑电波数据，并提供相关代码用于数据分析和挖掘，旨在促进脑机接口研究。 我们有数据集和相关代码，并且一些内容已经运行过，还有对应的论文。
     
  • 基于SVM分类器的DEAP脑电数据情感分析Matlab代码
    优质
    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数据集的情绪脑电识别.rar
    优质
    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%。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别
    优质
    本研究基于DEAP数据集，采用机器学习技术分析和识别个体在观看视频时的情绪反应，旨在深化对大脑情感处理机制的理解。 针对基于DEAP数据集的实验，进行了ANN、CNN和LSTM模型的对比分析，并提供了处理好的数据集和源代码。
     
  • 利用DEAP数据集的情绪识别脑电图（2DCNN与LSTM）
    优质
    本研究基于DEAP数据集，采用二维卷积神经网络(2DCNN)和长短期记忆(LSTM)模型对情绪进行脑电图信号分析与识别。 基于DEAP数据集的脑电情绪识别研究采用了二维CNN模型，并与LSTM模型进行了对比。代码编写得较为简单，适合初学者使用。
     
  • 基于DEAP脑电数据集的情绪二分类识别算法
    优质
    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。
     
  • DEAP和MAHNOB-HC的EEG脑电图数据
    优质
    本研究聚焦于分析DEAP及MAHNOB-HC两个数据库中的EEG脑电图数据，探究人类情感与认知反应的神经机制。 文章《Tensorflow：EEG上CNN的一次实验》中所用的EEG脑电图数据来自DEAP和MAHNOB-HCI两个库。