基于Seed和DEAP数据的脑电情绪识别研究

随着人工智能和机器学习的快速发展，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术成为了一个备受关注的研究领域。脑电情绪识别是其中的一个重要应用方向，它可以通过分析人的脑电波信号来推断其情绪状态。本文将介绍如何使用Seed和DEAP数据集进行脑电情绪识别，并提供相应的源代码。

DEAP数据集是一个常用的用于情绪识别的开放数据集，其中包含了来自32名受试者的脑电信号和情绪标签。每个受试者观看了40个短片段，而他们的脑电信号被记录下来。情绪标签包括了高度愉悦、中度愉悦、中性、中度不愉悦和高度不愉悦。

首先，我们需要加载DEAP数据集。以下是加载DEAP数据集的代码：

import numpy as np
import mne

def load_deap_data():
    data