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利用DEAP数据集进行脑电情绪识别（通过Pytorch搭建GAN与CGAN模型）

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简介：
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。

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  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别（通过Pytorch搭建GAN与CGAN模型）
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    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。
     
  • 利用DEAP数据集进行脑电情绪识别
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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%。
     
  • 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DEAP脑电数据集的情绪二分类识别算法
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    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。
     
  • 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。
     
  • （含论文与源码）利用多尺度卷积神经网络进行脑电情绪识别（以DEAP数据集为例）
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    本研究采用多尺度卷积神经网络对脑电数据进行分析，旨在实现高精度的情绪识别。通过DEAP数据集验证模型的有效性，并公开论文与源码供学术交流使用。 本段落提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）数据中提取时间域特征及空间不对称性。该模型由动态时间层、非对称空间层以及高层融合层构成，能够同时在时间和通道维度上学习差异表示。其中，动态时间层采用多尺度一维卷积核来捕捉与采样率相关的脑电波的时间和频率特性；而非对称空间层则利用情绪反应背后的不对称神经激活现象，提取具有辨识度的全局及半球特征。通过高级融合层将这些学习到的空间表示进行整合。 我们采用了一种更为广泛的交叉验证方法，在DEAP与MAHNOB-HCI两个公开数据集上评估了该模型的表现，并将其性能与其他先前报道的方法进行了比较，包括SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习法以及DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet等。在大多数实验中，TSception网络展现出了更高的分类准确率与F1分数。