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基于MATLAB的脑电情感识别中DE与PSD特征提取代码

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简介：
本代码利用MATLAB实现脑电信号的情感识别，通过数据挖掘技术提取描述性统计（DE）和功率谱密度（PSD）特征，为情感计算研究提供技术支持。 在脑电情感识别技术中，常用的特征主要包括DE（频域特征）和PSD（功率谱密度）特征。这里提供了一些用于提取这些特征的MATLAB代码。

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  • 基于MATLAB的脑电情感识别中DE与PSD特征提取代码
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    本代码利用MATLAB实现脑电信号的情感识别，通过数据挖掘技术提取描述性统计（DE）和功率谱密度（PSD）特征，为情感计算研究提供技术支持。 在脑电情感识别技术中，常用的特征主要包括DE（频域特征）和PSD（功率谱密度）特征。这里提供了一些用于提取这些特征的MATLAB代码。
     
  • 功率谱密度与信号特征提取-Matlab代码(DE和PSD):...
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    本资源提供了一套利用Matlab进行数据处理的代码，专注于通过经验模式分解（EMD）及功率谱密度分析来提取复杂信号中的关键特征。此工具包适用于信号处理的研究者和技术开发人员，助力深入理解信号内在特性及其频域表现。 功率谱密度代码用于在Matlab环境中提取信号的DE（差分熵）和PSD（功率谱密度）特征。提供两种版本：Matlab与Python。 输入参数： - data[n*m]：表示数据矩阵，其中n代表电极数量，m代表时间点。 - stft_para.stft：短时傅里叶变换的相关设置。 - stft_para.nfrequency_domains：每个频率域的采样率。 - stft_para.fStart：各频带开始频率。 - stft_para.fEnd：各频带结束频率。 - stft_para.window：每个样本点窗口长度（秒）。 - stft_para.fs：原始信号采样率。 输出参数： - psd, DE[n*l*k]：表示功率谱密度和差分熵特征值，其中n代表电极数量，l代表窗口数，k代表频率带。
     
  • 情感识别中的特征提取及分类方法
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    本文探讨了在情感识别领域中关键的特征提取和分类技术，分析了现有方法的优势与局限，并提出了一种新的综合框架以提高情感识别系统的准确性。 本段落介绍了几种语音情感识别的方法：基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别以及基于K近邻分类算法的语音情感识别程序。
     
  • （含论文及源码）利用DEAP数据库进行脑电情绪识别，采用二维卷积构建脑图（包含PSD与DE特征提取）
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    本研究通过DEAP数据库分析脑电活动，运用二维卷积网络从PSD和DE特征中构建脑图，有效识别个体的情绪反应，并附有论文及源代码。 本段落介绍了一种新的情绪识别模型——多任务卷积神经网络（MT-CNN），该模型以脑图为输入，并输出唤醒与效价两个维度的情绪状态。脑图是基于从脑电信号中提取的特征的空间表示形式，由四种不同频段的不同波形（α、β、γ和θ）叠加而成，观察窗口为0.5秒。 在DEAP数据集上对该模型进行了训练和测试。实验结果表明，在价态维度上的准确率为96.28%，而在唤醒维度的准确率则达到了96.62%。这证明了MT-CNN相较于其他方法具有更好的性能。 该模型是一个二维卷积神经网络，其输入为EEG信号的空间谱表示形式——脑图。它由四个二维卷积层、一个全连接层以及每个这些层之后的dropout和批量归一化层构成。最后，输出分为两路：一路用于分类受试者的价态水平，另一路则用于唤醒水平。激活函数使用ReLU，而分类层采用sigmoidal函数以获取类似概率的结果。 模型在训练过程中实现了收敛性优化。
     
  • MATLAB中的语音识别MFCC特征提取代码
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    这段代码用于MATLAB环境下的语音信号处理，具体实现基于MFCC（Mel频率倒谱系数）的语音特征提取，为构建高效的语音识别系统提供技术支持。 语音识别中的MFCC特征提取通常使用Matlab代码实现。「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征之一。该参数考虑了人耳对不同频率的感受程度，因此特别适用于语音识别任务。
     
  • MATLAB中的语音识别MFCC特征提取代码
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    本代码实现于MATLAB环境中，专注于从音频信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC），用于构建高效的语音识别系统。 语音识别中的MFCC特征提取可以通过Matlab代码实现。「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）是最常用的语音特征参数之一。它考虑到人耳对不同频率的感知特性，因此特别适用于语音识别任务。
     
  • MATLAB中的人脸识别与特征提取
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    本项目深入研究了在MATLAB环境下实现人脸识别及特征提取的技术方法，涵盖人脸检测、预处理、关键特征点定位和模式识别等多个方面。 用Matlab编写的人脸识别代码，其中包含了若干张照片，并采用了Gabor特征提取方法以及Face Detection System。
     
  • 关于语音情感特征提取和识别的研究.pdf
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    本文档探讨了在人工智能领域中有关语音情感分析的关键技术，重点关注于如何有效地从语音信号中提取情感特征，并进行准确的情感识别。通过研究不同的算法和技术方法，旨在提升机器理解人类情绪的能力，为智能交互系统的发展提供理论依据和实践指导。 语音情感特征提取与识别是当前人工智能及人机交互领域中的重要研究课题之一。这项技术旨在从语音信号中分析并识别人类的情感状态，并通过计算机程序处理这些数据信息，从而赋予机器理解和响应人类情绪的能力。 本段落主要基于MATLAB软件平台进行相关研究和探讨，关键词包括情感语音识别、特征提取、集合经验模态分解（EEMD）、支持向量机（SVM）以及多策略方法。主要内容涵盖构建语音情感库、信号处理技术分析及情感特征的提取与分类识别等。 为了后续的研究验证，本段落建立了一个包含高兴、愤怒、生气和平静四种情绪类型的语音数据库，共收录了800条语句样本作为标准数据集来测试和评估所提出的算法效果。 研究中使用希尔伯特黄变换（HHT）对信号进行分析，并利用经验模态分解（EMD）及其改进版EEMD方法处理情感语音信号。通过得到的本征模态函数（IMF），进一步应用希尔伯特变换生成了反映频率分布特征的边际谱，以更好地解析非线性和非平稳性质的情感音频信息。 在特征提取方面，文中考察了基音周期、共振峰频率、线性预测倒频系数（LPCC）和梅尔频率倒频系数（MFCC）等参数。这些指标能够有效反映情感语音信号中的关键信息，并且提出了结合EEMD与希尔伯特边际谱的技术手段来增强对复杂音频数据的处理能力。 对于分类识别方法的研究，本段落提出了一种基于多策略和支持向量机库（LibSVM）的情感识别算法，该方案通过分级评估特征值表达情感的能力从而提高不同情绪类型的区分度。实验结果表明这种方法能够显著提升语音情感识别准确率。 综上所述，本研究不仅加深了对人类情感表达机制的理解，还推动了人工智能技术在情感智能领域的应用发展。随着进一步的技术优化和深入探索，未来该领域将有望应用于更多实际场景中如设计更加人性化的交互界面、智能客服系统以及情绪分析工具等，并提升用户满意度和服务效率。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别中性别与年龄特征提取
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    本研究利用MATLAB平台开发人脸识别系统，专注于从人脸图像中自动检测并提取性别和年龄信息，提升生物识别技术的应用精度。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：性别特征和年龄特征提取_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于Matlab的LBP和LPQ特征提取及SVM、PCA的表情识别源码
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    本项目提供了一套基于Matlab的情感分析工具包，采用LBP与LPQ算法进行面部表情特征提取，并结合SVM分类器与PCA降维技术实现高效的表情识别。 对Jaffe人脸库进行识别测试时，将该库分为训练集和测试集两部分。首先对图片进行LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）特征提取，然后使用SVM（支持向量机）分类器进行识别，并统计最终的识别率。