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该项目利用DEAP数据集提供的EEG数据进行情感识别。

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简介：
该项目利用了来自DEAP数据集的脑电图（EEG）信号，并采用了一种集成的方法进行情感识别。具体而言，它结合了一维卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM），以及二维、三维卷积神经网络（CNN），并构建了带有LSTM的级联CNN结构，最终将情绪状态划分为四种不同的类别。

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  • 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。
     
  • 自动情绪识别在DEAP数据集上的应用：基于EEG...
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    本文探讨了在DEAP数据集上利用EEG信号进行自动情绪识别的研究，通过分析脑电波模式以实现对个体情绪状态的有效检测与分类。 DEAP数据集自动情感识别项目利用来自DEAP数据集的EEG信号，通过集成的一维CNN、LSTM以及2D和3D CNN，并结合带有LSTM的级联CNN来将情绪分类为四类。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于DEAP数据集的EEG情绪分类方法
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    本研究采用DEAP数据集，探索并实现了一种有效的情绪识别算法，通过对EEG信号进行分析和处理，准确分类参与者的情绪状态。 早期使用DEAP数据集的基于EEG的情绪分类方法进行了研究。
     
  • EEG情绪识别：利用AutoEncoder + CNN + RNN处理EEG数据及卷积
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    本研究探讨了运用自编码器结合CNN与RNN模型分析EEG信号，以实现高效的情绪识别，创新性地融合多种深度学习架构来解析复杂的脑电波模式。 脑电情绪识别是HSE计算机科学学生项目的一部分，作者为Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina。准确分类脑电信号可以为医学研究提供解决方案，在早期阶段检测异常脑部行为以进行干预。 在本项研究中，我们从另一个角度看待这个问题——即情绪识别。为此，设计了一种结合卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）的模型，并利用自动编码器来压缩高维数据。项目还包括了对EEG数据的处理以及使用AutoEncoder + CNN + RNN进行伪影预处理。 这里提到的“伪影”是指所有非脑源记录活动，可以分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位或身体）和外部生理伪影（例如技术设备产生的干扰）。为了提取脑电图观察中的最重要特征，必须先对数据进行预处理。我们选择了开源Python软件来处理并可视化人类神经生理数据（包括EEG信号）。 在该领域内，目前有两种主要的方法可以用来处理EEG信号：小波变换和其它相关技术。
     
  • 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%。
     
  • 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。