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基于情绪脑电微分熵、模糊熵及多尺度排列熵的特征提取与SVM三分类Python代码，结合SEED数据集的部分特征进行验证

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简介：
本研究运用Python编写了基于SVM的情绪识别算法，通过分析EEG信号的微分熵、模糊熵和多尺度排列熵，并使用SEED数据集的部分特征进行了验证。 代码包含每步的详细注解，使用了网格搜索和交叉验证进行SVM分类。特征提取算法包括微分熵、模糊熵和多尺度排列熵，并应用于情绪三分类任务中。SVM输入数据为行为电极通道，列代表时间窗口。

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  • 基于情绪脑电微分熵、模糊熵及多尺度排列熵的特征提取与SVM三分类Python代码，结合SEED数据集的部分特征进行验证
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    本研究运用Python编写了基于SVM的情绪识别算法，通过分析EEG信号的微分熵、模糊熵和多尺度排列熵，并使用SEED数据集的部分特征进行了验证。 代码包含每步的详细注解，使用了网格搜索和交叉验证进行SVM分类。特征提取算法包括微分熵、模糊熵和多尺度排列熵，并应用于情绪三分类任务中。SVM输入数据为行为电极通道，列代表时间窗口。
     
  • DEAP数据集特征提取——近似熵、排列熵与样本熵.zip
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    本资源探讨了DEAP数据集中情绪信号分析中的近似熵、排列熵及样本熵的应用与比较，适用于情感计算研究。 基于DEAP数据集的特征提取——近似熵、排列熵、样本熵，包含上述三种方法的Python代码实现，在Jupyter Notebook上完成。
     
  • 熵及多尺度与层次熵特征.rar
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    本资源探讨了信息论中的核心概念——熵，并深入分析了多尺度和多层次视角下熵特征的应用与发展。 排列熵、样本熵、近似熵和模糊熵适用于信号处理、机械故障诊断以及信号特征提取，并可以直接调用相关函数。代码包含详细注解。
     
  • 利用DEAP数据集进行特征提取——近似熵、排列熵和样本熵的应用
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    本研究基于DEAP数据集，探讨了近似熵、排列熵及样本熵在情绪识别中的应用效果，旨在优化情感计算模型。 基于DEAP数据集的特征提取方法包括近似熵、排列熵和样本熵，并且包含这些方法的Python代码实现全部在Jupyter Notebook上完成。
     
  • 多尺度排列传递熵分析.zip_改进的排列熵与脑电应用_多尺度熵方法
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    本研究探讨了改进的排列熵及其在脑电图分析中的应用，结合多尺度熵方法，旨在更精确地评估大脑复杂性及动态变化。 对传递熵算法进行改进，并引入相位空间重构技术，以分析脑电信号。
     
  • 基于近似熵、样本熵和排列熵的情绪分类
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    本研究探讨了运用近似熵、样本熵及排列熵三种复杂度量方法，在情绪信号分析中进行有效分类的应用，并评估其在情感识别中的准确性和可靠性。 数据集采用的是DEAP数据集，情绪标签包括平静态和压力态，共有270个样本，并且涵盖了单个导联和多个导联的分类。
     
  • 基于复合多尺度加权排列熵的信号特征提取算法(cmwpe)
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    简介：本文提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（CMWPE）的创新性信号特征提取方法。该算法结合了多尺度分析和加权排列熵，有效增强了非线性时间序列数据中复杂模式的识别能力，为信号处理领域提供了一个强大的工具。 使用信号处理、特征提取和模式识别技术，经过实际测试证明这些方法是可行的。
     
  • 基于LMD与模糊熵结合CSP的脑电信号特征提取技术.caj
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    本文探讨了一种融合局部均值分解（LMD）和模糊熵，并结合Common Spatial Pattern(CSP)的技术方法，用于高效地从脑电信号中提取特征。该研究旨在提升信号处理精度与效率，为后续分析提供坚实基础。 基于LMD（局部均值分解）和模糊熵融合CSP（共同空间模式）的脑电信号特征提取方法是一种结合了多种信号处理技术的新颖方法。这种方法利用LMD对原始脑电数据进行预处理，以去除噪声并增强有用信息；随后通过计算模糊熵来量化不同状态下的不确定性，并将其与CSP算法相结合，进一步优化特征向量的选择过程，从而提高分类精度和鲁棒性。
     
  • Wavelet_Entropy_LZC_Complexity_Matlab_Rar_脑电小波_熵特征分析
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    本资源包提供了一套用于Matlab环境下的小波变换、熵及Lempel-Ziv复杂度计算工具，特别适用于脑电信号的特征提取与分析研究。 在脑电处理过程中，特征提取的几个有用算法包括小波熵、LZC脑电复杂度以及互信息等方法。我已经亲自运行过这些程序，并确认它们可以正常工作，希望能对大家进行脑电特征提取有所帮助。
     
  • 非线性特征分析：样本熵、模糊熵、排序熵及复杂度的MATLAB求解源码.7z
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    本压缩包包含用于计算样本熵、模糊熵和排序熵及其复杂度的MATLAB源代码，适用于生物医学信号处理等领域中非线性特征分析。 内容描述：非线性特征包括样本熵、模糊熵、排序熵以及复杂度。1. APPEN m2. Fuzen m3. 模糊熵 m4. LZC m5. Peren m6. Sampleen m7. sampleen plus m8. 样本熵 m9. 说明：系统基于Matlab 2016b平台开发，仅供学习交流使用，严禁商用。