本文介绍了脑电情绪识别的过程，包括数据采集与预处理、特征提取与选择、模型训练与评估，以及模型应用与改进。通过脑电图（EEG）数据，使用机器学习算法如支持向量机构建情绪识别模型，该技术在情感计算、脑机接口等领域有广泛应用。
脑电情绪识别是一项研究人类情绪状态的领域，通过分析脑电图（Electroencephalography, EEG）数据来推测人的情绪状态。在本文中，我将介绍脑电情绪识别的学习过程，并提供相应的源代码示例。
- 数据采集与预处理
脑电情绪识别的第一步是数据采集。使用专业的脑电设备对被试者进行脑电信号的记录，通常采集的数据包括多个通道的脑电波形。然后，对采集到的原始数据进行预处理，包括滤波、去除噪声和伪迹等步骤。常见的预处理方法包括带通滤波、均匀滤波和伪迹去除。
下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何读取脑电数据文件和应用带通滤波器进行预处理：
import numpy as np
from scipy import signal
# 读取脑电数据文件
data = np.loadtxt(
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