脑电情绪识别资源汇总

情绪识别是人机交互和情感计算领域的重要研究方向之一。近年来，脑电情绪识别技术逐渐成为情绪识别的热门方法之一。本文将介绍一些用于脑电情绪识别的常用资源和相关源代码，帮助读者更好地理解和应用这一领域的技术。

1. 数据集
   脑电情绪识别中常用的数据集之一是DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）。该数据集包含来自32名受试者的脑电信号、眼动数据和生理数据，以及与其相关的情绪标注。通过使用DEAP数据集，研究人员可以训练和评估脑电情绪识别算法。

2. 特征提取
   在脑电情绪识别中，特征提取是一个重要的步骤。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征。以下是一个示例代码，用于提取脑电信号的时域特征（平均值、方差和斜度）：

import numpy as np

def extract_time_domain_features(signal):
    mean