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利用DEAP数据集和一维CNN进行脑电情绪识别，借助pyeeg函数并提供pyeeg安装包。

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简介：
通过运用pyeeg库中的函数，对脑电信号进行一维卷积神经网络情绪识别，并提供了pyeeg的安装包以便于使用。

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  • 一维CNN在DEAP数据集上的脑电情绪识别研究，使用了pyeeg库及其安装包。
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    本研究运用一维卷积神经网络（1D-CNN）及pyeeg库，在DEAP数据集上进行脑电情绪识别研究，探索情感计算的新路径。 一维CNN的脑电情绪识别使用了pyeeg库中的函数，并提供了pyeeg安装包。
     
  • 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。
     
  • 利用DEAP数据集的情绪识别脑电图（2DCNN与LSTM）
    优质
    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CNN和LSTM的DEAP脑电数据情绪识别方法
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    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%。
     
  • 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%。
     
  • pyeeg安装包.zip
    优质
    Pyeeg安装包包含了一个用于处理和分析脑电图(EEG)数据的Python工具包。它提供了多种功能，包括信号预处理、特征提取以及适用于EEG数据分析的各种机器学习模型。 这是一个Python模块，包含多种时间序列分析函数，主要用于脑电信号的处理与研究。其中包括傅里叶变换、带通滤波及小波变换等功能，并提供了将脑电信号按不同频率分解为多个频段信号的功能，适用于进行频域特征分析和提取微分熵等频域特征。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。