脑电情绪识别与频谱分析

脑电情绪识别是一项研究人类情绪状态的重要任务。通过分析脑电图（EEG）信号，可以了解人的情绪状态，从而有助于心理健康监测、认知研究和神经反馈等领域。本文将介绍如何使用deap数据集进行脑电情绪识别，并进行频谱分析。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemb