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基于自动编码器和LSTM的脑电情绪识别研究（使用DEAP数据集及源码），包含与无监督编码及SVM方法的对比分析。

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简介：
本研究运用自动编码器与LSTM技术对DEAP数据库中的脑电数据进行情绪识别，并通过实验验证了该模型相较于传统无监督编码和SVM方法的优势。 本论文探讨了一种创新的深度学习模型，该模型采用自动编码器架构将原始脑电数据分解为几个关键信号分量，并提取功率谱密度（PSD）。随后使用LSTM递归神经网络来捕捉这些PSD特征序列的时间关系。实验结果显示，在效价和唤醒维度上的情绪分类准确率分别为66.95%和70.00%。为了确定最佳的模型结构与超参数，我们进行了广泛的对比试验，其中包括无自动编码器及支持向量机模型的比较研究。此外，借助开源Python包MNE工具来更好地理解、可视化并分析人类脑电图数据。

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  • 基于自动编码器和LSTM的脑电情绪识别研究（使用DEAP数据集及源码），包含与无监督编码及SVM方法的对比分析。
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    本研究运用自动编码器与LSTM技术对DEAP数据库中的脑电数据进行情绪识别，并通过实验验证了该模型相较于传统无监督编码和SVM方法的优势。 本论文探讨了一种创新的深度学习模型，该模型采用自动编码器架构将原始脑电数据分解为几个关键信号分量，并提取功率谱密度（PSD）。随后使用LSTM递归神经网络来捕捉这些PSD特征序列的时间关系。实验结果显示，在效价和唤醒维度上的情绪分类准确率分别为66.95%和70.00%。为了确定最佳的模型结构与超参数，我们进行了广泛的对比试验，其中包括无自动编码器及支持向量机模型的比较研究。此外，借助开源Python包MNE工具来更好地理解、可视化并分析人类脑电图数据。
     
  • 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。
     
  • 利用监督学习和SVM、K-近邻算法进行DEAP数据集的脑电情绪识别研究
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    本研究运用监督学习方法及SVM与K-近邻算法，针对DEAP数据集中的人类情绪进行了深入分析，旨在提升脑电情绪识别精度。 使用DEAP数据集中的EEG信号对情绪进行分类，并通过机器学习算法（如支持向量机和K-最近邻）实现高精度得分。步骤如下：1）将数据集存储在文件夹中，路径为 data/；2）运行 runFile.py 文件。
     
  • 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%。
     
  • (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。
     
  • (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。
     
  • DEAP情绪识别_源码及DEAP数据集下载
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    本资源提供DEAP（数据库进行评估的情感感知普适性）情绪识别项目源代码及相关数据集的下载链接。帮助研究者快速获取并开展基于DEAP的数据分析与模型训练工作。 EEG-Emotion-classification-master_merelyts3_said63o_songc4x_DEAP情绪识别_DEAP数据集下载_源码.rar
     
  • 利用DEAP数据集的情绪识别脑电图（2DCNN与LSTM）
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    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。
     
  • DEAP数据集上的脑电情绪识别：CNN、LSTM等多种方法比较
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    本研究在DEAP数据集上采用多种深度学习模型（如CNN和LSTM）对比分析了脑电情绪识别的效果，为情感计算提供了新视角。 脑电情绪识别使用DEAP数据集进行研究，并采用多种方法如CNN、LSTM等进行分析。