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利用DEAP数据集的情绪识别脑电图（2DCNN与LSTM）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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%。
     
  • 基于CNN和LSTM的DEAP脑电数据情绪识别方法
    优质
    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%。
     
  • DEAP数据集上的脑电情绪识别：CNN、LSTM等多种方法比较
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别（通过Pytorch搭建GAN与CGAN模型）
    优质
    本研究基于DEAP数据集，运用Pytorch平台构建了GAN及CGAN模型，旨在提升脑电情绪识别的准确率和效率。 很少有研究使用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP数据集上的脑电情绪识别。重点在于构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型，并采用Pytorch深度学习框架进行实现。
     
  • DEAP情绪识别_源码及DEAP数据集下载
    优质
    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
     
  • 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）
    优质
    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。