基于DEAP的脑电情绪识别

于 2023-09-24 03:26:29 发布
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本文探讨了基于DEAP数据库的脑电情绪识别技术，通过数据加载、预处理、特征提取和模型训练（如SVM），构建情绪识别模型。此方法对情感计算和人机交互研究具有关键作用。

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脑电情绪识别是一项重要的研究领域，它通过分析人脑的电信号来推断人的情绪状态。本文将介绍基于DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）数据库的脑电情绪识别方法，并提供相应的源代码。

DEAP是一个广泛使用的用于情绪分析的数据库，其中包含了来自32名受试者的脑电数据、眼动数据、生理数据和主观情感评分。我们将利用这些数据来构建一个情绪识别模型。

首先，我们需要加载DEAP数据库的数据。以下是加载数据的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 加载DEAP数据
data = pd.read_csv('deap_data.csv'
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基于DEAP脑电数据集的情绪识别
ZksProlog的博客
09-23 606
其次，可以根据实际需求选择感兴趣的情绪标签进行分AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。被试者同时还需要对片段的情绪进行评分，包括愉悦度、兴奋度、压力等。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和降噪，来减少噪音对情AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。在进行情绪识别之前，需要AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。
DEAP数据集介绍
最新发布
走在深度学习前沿的小宋
04-04 334
来自在线自我评估的评级，其中120 个一分钟的音乐视频摘录由 14-16 名志愿者根据唤醒、效价和优势进行评分。参与者评分、生理记录和面部视频 32 名志愿者观看了上述 40 个音乐视频的子集。记录了脑电图和生理信号，每个参与者还按上述方式对视频进行了评分。对于 22 名参与者，还录制了正面视频。
（论文加源码）基于DEAP脑电数据集的脑电情绪识别（利用生成对抗性网络进行特征提取和数据扩充）
qq_45874683的博客
04-08 9341
情绪识别是脑机交互中一个具有挑战性的问题。脑电图（EEG）提供了关于由于情绪刺激而产生的大脑活动的独特信息。与情绪识别任务中的面部表情、语调或语音相比，这是大脑信号最显著的优势之一。然而，由于缺乏脑电数据和高维脑电记录，难以建立高精度的有效分类器。在本研究中，分别提出了数据扩充和特征提取技术来解决数据缺乏和数据高维的问题。在本研究中，所提出的方法基于深度生成模型和一种称为条件Wasserstein GAN（CWGAN）Conditional Wasserstein GAN的数据增强策略。
（论文加代码）基于deap数据集的脑电情绪识别（二分类改为八分类）
qq_45874683的博客
03-22 6273
摘要： 本文介绍了在数据集上工作的卷积神经网络（CNN）模型，它包含唤醒、配价、支配和喜欢等情绪状态，每种状态的等级为1-9。到目前为止，我们已经使用DEAP价和觉醒数据集对二元分类进行了研究，我们能够获得更好的准确性。我们的二元模型的效价和觉醒准确率分别为96.63%和96.17%。二元分类法只能找到四个情感空间，而八类分类法可以更精确地处理64个情感空间。本文还尝试使用8级分类法，得到了一个很有希望的结果，其效价和觉醒的准确率分别为93.83%和93.79%。对于这两种情况，快速傅立叶变...
基于DEAP数据集的脑电情绪识别：Transformer与注意力机制的结合
CodeWOW的博客
09-18 578
本文介绍了如何使用DEAP数据集进行脑电情绪识别，并结合Transformer模型和注意力机制来提高识别性能。这个方法可以进一步扩展和优化，以适应更复杂的情绪识别任务和更大规模的数据集。DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）是一个广泛使用的脑电情绪识别数据集，包含来自32名被试者的EEG信号和情感标注。本文将介绍如何使用DEAP数据集进行脑电情绪识别，并使用Transformer模型结合注意力机制来提高识别性能。
（论文加源码）基于DEAP的脑电情绪识别（四分类）（数据增强和扩充）（五种模型作对比：一维 CNN，LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN）
qq_45874683的博客
04-06 2960
在本项目中，创建一个基于效价/唤醒模型的情绪识别或分类系统。脑电图（EEG）信号将主要用于创建该模型。不同的刺激在EEG信号中引发不同的反应。将使用不同类型的视频刺激及其相应的情绪效果，这是由EEG信号确定的。我们的目标是创建一个客观的系统，该系统可以确定视频在任何受试者中产生的反应类型，从而可以根据情绪类别对视频进行分类，这是使用效价/唤醒量表定义的。该项目将创建一个情绪分类系统和视频分类系统，即使用户能够使用观看视频的人的脑电图信号客观地确定视频的类型。这样的系统可能有利于创建本质上真正客观的推荐系统。
基于deap脑电数据集的脑电情绪识别二分类算法
12-31
脑电情绪识别的二分类算法，数据用的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、以及各个模型处理。 采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用...
基于DEAP的脑电情绪识别（四分类）（五种模型作对比：一维 CNN，LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN）
03-18
在本文中，我们将深入探讨基于DEAP数据集的脑电情绪识别四分类算法，这是一个将脑电图（EEG）信号转化为情感状态的过程。DEAP（Dataset for Emotion Analysis using Electroencephalography）是一个广泛使用的数据库...
基于DEAP数据集的脑电情绪识别.rar
11-22
在本项目中，研究人员利用了DEAP数据集进行脑电情绪识别的研究，这是一种广泛用于情感分析和生物信号处理的数据集。DEAP（DEAP：Dataset for Emotion Analysis using EEG, Physiological signals and Video）包含了...
基于DEAP数据集的脑电情绪识别（构建生成对抗网络（GAN）和条件GAN（CGAN）模型）Pytorch框架
04-07
在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch框架构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型，以实现基于DEAP数据集的脑电情绪识别。DEAP（Drivers' Emotional Assessment through Physiological signals...
基于deap数据集的脑电情绪识别（2DCNN和LSTM）
03-18
总的来说，基于DEAP数据集的脑电情绪识别通过2D CNN和LSTM的结合，提供了一种有效的方法来理解和预测人类的情绪状态。这种方法不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中，如智能假肢、虚拟现实和自动驾驶等领域也...
使用deap进行情感识别.zip
12-22
1. 功率谱密度（power spectral density,PSD） 2. 差异不对称（differential asymmetry,DASM） 3. 理性不对称（rational asymmetry,RASM） 4. 差异因果（differential caudality,DCAU） 5. 不对称（assymmetry,ASM） 6. 差分熵（differential entropy,DE）
DEAP情绪识别_DEAP数据集下载_源码
09-29
EEG-Emotion-classification-master_merelyts3_said63o_songc4x_DEAP情绪识别_DEAP数据集下载_源码.rar
基于DEAP的脑电情绪识别：CNN与LSTM的对比
bug_code702的博客
09-20 312
脑电情绪识别是一项重要的研究领域，它通过分析项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。近年来，深度学习模型在情项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。本文将介绍基于DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）数据集的脑电情绪识别，并比较使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（L项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。
基于DEAP的分类脑电情绪识别：基于CNN+LSTM和CNN+GRU的模型
code_program481的博客
09-21 526
本文介绍了基于DEAP数据集的分类脑电情绪识别方法，并提供了基于CNN+LSTM和CNN+GRU的深度学习模型的源代码。然而，情绪识别任务是一个复杂的问题，仍然存在许多挑战和改进的空间，需要进一步的研究和实验来提高识别准确性和鲁棒性。在本文中，我们将介绍基于DEAP数据集的分类脑电情绪识别方法，使用了CNN+LSTM和CNN+GRU两种深度学习模型，并提供相应的源代码。DEAP数据集是一个常用的情绪识别数据集，其中包含来自32名被试者的脑电信号数据和相应的情绪标签。
(DEAP)基于图卷积神经网络的脑电情绪识别(附代码)
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qq_45874683的博客
07-21 1万+
数据集介绍以及特征部分见上篇文章： DEAP数据集介绍以及特征提取部分 https://blog.youkuaiyun.com/qq_45874683/article/details/118968019?spm=1001.2014.3001.5502 本文主要介绍利用图卷积神经网路结合LSTM进行脑电情绪识别。 由于脑电通道的排列具有空间特征，而调用卷积神经网络或者LSTM等模型只能单一的处理频域特征或者时域特征。而图卷积神经网络可以高效的将频域特征，时域特征和空间域特征结合起来...
基于机器学习的DEAP脑电情绪识别（包含离散小波变换信号处理代码）
qq_45874683的博客
01-02 3094
代码见个人主页： ​​​​​​基于机器学习的DEAP脑电情绪识别（包含离散小波变换信号处理代码），并实现了DWT算法等各种信号转换算法。 https://download.youkuaiyun.com/download/qq_45874683/73156726 使用 DEAP 数据集从脑电图信号进行情绪识别，准确率为 86.4%。应用了多种机器学习模型，并实现了DWT算法等各种信号转换算法。 数据简单介绍： 使用来自 DEAP 数据集的数据，这些数据已在 MATLAB 中进行了预处理。在这个数据集中，32名.
（DEAP）基于通道注意力机制与自注意力机制的情绪识别（有代码）
weixin_42429999的博客
04-18 1959
DEAP，情绪识别,EEG，ACRNN，channel wise attention ,self attention
（论文加源码）基于deap的脑电情绪识别分别使用cnn和lstm对比
qq_45874683的博客
03-17 3836
在本文中，我们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次和75-25次训练测试分割比例中的表现。LSTM对like维度的情绪的识别率最高，为88.6%。CNN也给出了87.72%的准确率，因为它能够从输入信号中提取空间特征。因此，在这种情况下，这两种模型都非常好。 在本文中，我们提出了两种深度学习模型LSTM（长-短期记忆）和CNN（卷积神经网络）之间的一个独特比较，在这两种结构中，我们将预处理的DEAP数据分为两个部分（训练集和测试集），即75-25和80-20，在
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