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（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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简介：
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。

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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。
     
  • (含论文及源码)利用CNN与LSTM进行脑电情绪识别的研究（使用DEAP和SEED数据库）4D-CRNN.zip
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    本研究探讨了结合CNN与LSTM网络在处理脑电数据中的应用，特别聚焦于情绪识别。通过分析DEAP及SEED数据库提供的EEG信号，我们构建了一个4D-CRNN模型，实现了高精度的情绪分类，并提供了论文和源代码供学术交流使用。 该论文采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆模型（LSTM），其中CNN用于处理频率和空间信息，而LSTM则从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型融合以提高脑电情绪识别的准确性。研究使用了DEAP和SEED两个在脑电研究中最常用的数据集，在这两个数据集中均取得了92%左右的准确率。 论文提出了一种新的四维卷积递归神经网络（CRNN）模型，该模型将多通道脑电信号中的频域特征、时域特征及空间特征（频率、时间和空间信息）整合在一起。首先提取了这三种特征，并将其转换为4D结构以训练深层模型。随后介绍了结合CNN和LSTM单元的CRNN架构：CNN从每个时间片中学习输入数据的频率与空间属性，而LSTM则用于捕捉并利用这些由CNN产生的输出中的时间相关性信息。 实验结果显示，在SEED及DEAP数据集中进行受试者内部划分后，该模型达到了最先进的性能水平。研究证明了结合脑电频域特征、时域特性和空间特性（频率、时间和空间信息）来进行情绪识别的有效性。
     
  • (含论文及源码)基于CNN与LSTM的情绪识别在脑电图上的应用（使用DEAP和SEED数据集）
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    本研究结合CNN与LSTM模型，旨在通过分析DEAP和SEED数据集中的脑电图信号，实现高效的情绪识别。论文及源码详见附件。 该论文利用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆单元（LSTM），其中CNN处理频率与空间信息，而LSTM则从CNN输出中提取时间相关性，并将这两种模型融合在一起。研究采用的是脑电图研究中最常用的DEAP和SEED数据集，在这两个数据集中都取得了很高的准确率，达到了92%左右。 论文设计了一种新的四维卷积递归神经网络（CRNN）模型，该模型能够集成多通道脑电信号的频域特征、时域特征以及空间特征（即频率、空间和时间信息），以提高对脑电情绪识别的准确性。首先提取三种类型的脑电特征，并将不同通道的差分熵转换为四维结构来训练深度学习模型。 接着，论文介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短时记忆单元（LSTM）的CRNN架构：使用CNN从4D输入中的每个时间片中获取频率和空间信息；利用LSTM处理来自CNN输出的时间相关性，并通过最后一个节点执行分类任务。实验结果表明，该模型在SEED及DEAP数据集内部划分上均达到了最先进的性能水平。 研究还证明了结合脑电图的频域特征、时域特征以及空间域特性（频率、空间和时间信息）来进行情感识别的有效性。
     
  • 基于EEG的DEAP和SEED-IV数据库情绪检测的SVM分析-研究论文
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    本文运用支持向量机(SVM)方法，对来自DEAP和SEED-IV数据库的脑电波(EEG)信号进行情感识别研究，旨在探索有效的情绪检测模型。 情感计算是一个迅速发展的领域，并且在情感检测方面产生了许多应用研究。本段落简要介绍了基于EEG的情绪检测相关工作以及一种用于识别人类内心情绪状态的方法。我们开发了一种有监督的机器学习算法，旨在从二维模型中提取内部情绪信息。研究使用了DEAP和SEED-IV数据库中的脑电图信号进行情感分析。 在预处理阶段，采用离散小波变换来提取五个频段的数据，并从中抽取功率、能量、微分熵以及时域等特征值。我们还开发了一种智能SVM分类器通道及组合器用于检测情绪状态。实验结果显示，在DEAP数据库中四类情感的识别准确率分别为74%、86%、72%和84%，而在SEED-IV数据库中的相应数值则为79%、76%、77%和74%。
     
  • 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DEAP和MABHOB数据集的二分类脑电情绪识别研究（使用PyTorch的DNN与CNN）
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    本研究运用PyTorch框架下的深度神经网络(DNN)及卷积神经网络(CNN)，在DEAP和MABHOB两个公开脑电数据集中进行二分类情绪识别，探索最优模型架构。 该论文发表于2021年的顶级期刊，并使用了PyTorch框架进行研究（附带源代码）。本段落基于DEAP和MAHNOB数据集，采用深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），旨在通过统计实验对获得的模型进行测试并比较不同模型与数据集的表现。在所考虑的两个模型中，虽然DNN能够在特定训练集上达到最佳精度，但研究结果表明CNN在平均性能上更优。此外，在相同的模型下，DEAP数据集相较于MAHNOB实现了更高的准确率，尽管差距较小，这证明这些模型具有足够的稳健性以在两组数据集中几乎同等良好地执行。 本段落紧密参考了[2]中提出的方法来从脑电图进行价态唤醒分类，并尝试重现其中报告的结果。为了达成第二个目标，在两个不同的数据集DEAP和MAHNOB上采用McNemar测试与5x2交叉验证，对模型进行了相互比较，旨在探究一个模型是否能在两个相同但相关的数据集中执行类似的操作。
     
  • 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CNN和LSTM的DEAP脑电数据情绪识别方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的情感识别模型，专门针对DEAP数据库中的脑电数据进行情感分析。通过提取高频特征并优化情绪分类性能，该方法在评估中表现出色。 通过提取微分熵并将其转换为4维数据形式【4800，4，9，9】，与近几年发表的论文中的数据处理方式一致。测试集准确率达到91.62%，验证集达到93.96%。
     
  • 一维CNN在DEAP数据集上的脑电情绪识别研究，使用了pyeeg库及其安装包。
    优质
    本研究运用一维卷积神经网络（1D-CNN）及pyeeg库，在DEAP数据集上进行脑电情绪识别研究，探索情感计算的新路径。 一维CNN的脑电情绪识别使用了pyeeg库中的函数，并提供了pyeeg安装包。