脑电情绪识别资源汇总

最新推荐文章于 2024-08-08 18:47:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QromMatlab/article/details/133092150
本文汇总了脑电情绪识别的关键资源，包括DEAP数据集、特征提取方法、情绪分类算法（如SVM）及开源工具（如MNE-Python, EEGLAB），并介绍了如何使用这些资源进行研究和应用。" 52209935,5642725,手动提取shellcode：从概念到实践,"['shell', 'c语言', '汇编']

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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
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基于DEAP的脑电情绪识别完整代码分析
bug_code702的博客
09-20 238
脑电情绪识别是一项关键的研究领域，它涉及使用脑电图（EEG）数据来识别和分类人的不同情绪状态。在本文中，我们将深入分析基于DEAP数据集的脑电情绪识别的完整代码。通过加载DEAP数据集，划分训练集和测试集，训练SVM分类器，并在测试集上评估模型，我们可以实现情绪识别任务。此外，我们还可以保存训练好的模型以备将来使用。这个代码示例提供了一个基本的框架，可以根据需要进行进一步的修改和优化，以提高情绪识别的性能。接下来，我们可以构建和训练我们的情绪识别模型。最后，我们可以保存训练好的模型，以便在需要时进行重用。
结构MRI、静息态MRI(fMRI)、任务态fMRI、MEG、EEG公开数据库汇总
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
08-01 7013
（1）人脑连接组计划（HCP），该数据库目前被试数约1200人，包括结构MRI、静息态MRI、任务态fMRI、MEG等数据模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。 网址：http://www.humanconnectome.org/ （2）1000功能连接组计划(1000 Functional Connectomes Project, FCP)，包括结构MRI和静息态fMRI数据，此外还包括人口统计学数据。 网址：http://fcon_1000.projects.nitrc.org/
给我一个利用脑电信号识别情绪的matlab代码
weixin_35752645的博客
12-29 517
在这里给出一个简单的例子，希望能帮到你： % 读入脑电信号数据 eeg_data = load('eeg_data.mat'); % 分离出每秒的脑电信号 sampling_rate = 128; % 采样频率为128Hz seconds_per_sample = 1 / sampling_rate; % 每个采样点之间的时间间隔 num_seconds = size(eeg_data, 1...
（论文加源码）RNN和CNN结合的脑电情绪识别（数据集为seed、deap、seed-iv）.zip
04-07
在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。
（实验文档和源码）自己设计的脑电情绪识别程序完整实验
04-02
设计并进行实验，以产生情绪反应，并分析相应的生理信号 使用当前的机器学习技术，对能够通过EEG信号数据预测情绪状态（自我评估）的分类器进行建模和训练 通过5倍交叉验证进行评估 时域：根据试验数据训练3个深度卷积网络 60%的准确率 频域：输入PSD，标准多层感知器 准确率53%
emotion-recognition:使用脑电图（EEG）进行情绪识别
04-28
情绪识别 涉及使用脑电图（EEG）信号进行情感识别的项目。 EEG .mat文件来自其DEAP数据集，由伦敦玛丽皇后大学提供。 目的是确定脑电信号的生存力，以此作为识别“情感计算”思想的动机，从而识别不同的情绪状态。 数据集 数据集包含来自32位参与者的生理数据。 每个参与者观看了40个一分钟长的音乐视频摘录，并且在每次观看过程中都记录了生理信号。 然后，参与者根据效价，唤醒，喜好和支配性对每次观看视频的体验进行评分。 生理数据由40个特征组成-32个EEG读数通道； 另外还包括8个外围读数，例如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG），皮肤电React（GSR），体积描记仪的血容量以及Z肌和斜方肌的肌电图（EMG），但所有这些都是多余的。 根据10-20系统进行EEG记录，并按照标准记录了32个EEG通道。 数据预处理 脑电记录 从数据集中获得的EEG数据已在源中进行
【交叉验证的重要性】：脑电情绪识别的实现方法揭秘
[【交叉验证的重要性】：脑电情绪识别的实现方法揭秘](https://community.alteryx.com/t5/image/serverpage/image-id/71553i43D85DE352069CB9?v=v2) # 摘要 本文详细探讨了交叉验证技术在脑电图(EEG)数据的情绪识别...
脑电情绪分析的深度探索：DEAP数据集与SVM/KNN/决策树/随机森林模型
资源摘要信息:"基于DEAP的脑电情绪...以上是对“基于DEAP的脑电情绪识别（模型为SVM,KNN和决策树，随机森林）完整代码”资源的知识点汇总，涵盖了从数据集、算法选择、特征提取到模型评估等情绪识别的各个关键环节。
【时频分析】：脑电情感信号特征工程的深入探讨
本文介绍了时频分析在脑电情感信号处理中的应用和进展。首先阐述了时频分析的基础知识以及脑电信号的特点。随后，详细讨论了情感信号预处理和特征提取的技术，包括去噪、基线漂移校正、归一化处理、时域、频域和时...
脑电情绪识别资源整理
qq_45874683的博客
04-03 8618
脑电方向的资源比较少，整理了自己用过的所有资源。都已经成功运行过了 尽可能的找到了一些论文的源码 材料虽然很多，还是希望能多多理解 最好是看有代码有论文的，一起对应着理解 带论文的脑电情绪识别： 1.（论文加源码）基于DEAP的脑电情绪识别（CNN,RNN和两种不同的注意力机制）六种模型做 对比，包含DE特征 2.（论文加源码）基于DEAP数据集的脑电情绪识别（基于FFT和CWT的CNN模型） 3.（论文加源码）（matlab代码）基于时频域特征分析和SVM分类器的D...
（论文加源码）（matlab代码）基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别（四分类）
04-02
提出了一种基于时频域特征的情绪检测方法。使用Box-and-whisker plot（箱线图）选择最佳特征，然后将其输入SVM分类器，用于训练和测试DEAP数据集，其中考虑了32名不同性别和年龄组的参与者。实验结果表明，该方法对测试数据集的准确率为92.36%。此外，所提出的方法比最先进的方法表现出更高的准确性。 本文利用DEAP数据集预处理的脑电信号对两种维度进行四分类，即效价和觉醒。首先通过应用FFT将数据集中的样本从时域转移到频域，然后提取对情绪识别特别重要的α、β和θ频带。随后，根据每个情绪对应的象限对提取的频带进行平均，并使用平均频带值提取统计特征。然后，对提取的特征进行缩放，并将各种特征组合输入支持向量机分类器（SVM）进行情感识别。据观察，我们的方法使用偏度、峰度和波熵特征预测情绪，准确率为92.36%。与现有的DEAP数据集方法相比，我们提出的模型显示了更好的结果。
基于脑电信号的新型卷积神经网络情感识别
02-25
基于脑电信号的新型卷积神经网络情感识别
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。
01-02
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。 并对数据进行了归一化、离散小波变换、划分频段、提取频域特征等等处理。
ECG-Emotion Recognition（情绪识别）-- 数据集介绍WESAD&DREAMER
m0_55245520的博客
04-25 5734
WESAD是一个用于可穿戴压力和影响检测的新的公开数据集。该多模式数据集以实验室研究期间15名受试者的生理和运动数据为特征，这些数据来自手腕和胸部佩戴的设备。包括以下传感器模式：血容量脉冲、心电图、皮肤电活动、肌电图、呼吸、体温和三轴加速度。此外，该数据集通过包含三种不同的情感状态（中性、压力和娱乐），弥合了之前关于压力和情绪的实验室研究之间的差距。
使用CNN+LSTM进行脑电情绪识别
weixin_42429999的博客
04-12 2873
写了一份适合刚入门脑电情绪识别的一个可用于练手的代码讲解。首先再进行用脑电信号进行情绪识别时会对数据进行一个处理，比如计算出微分熵，功率谱图等。在这里我们首先采用计算出微分熵DE。
（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 9450
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。
（论文加源码）基于DEAP和MABHOB数据集的二分类脑电情绪识别（pytorch深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN））
qq_45874683的博客
04-07 3268
随着记录脑电图（EEG）信号的设备变得越来越便宜，人们对使用EEG数据预测人类情感状态的应用越来越感兴趣。然而，该领域的研究论文往往存在再现性差的问题[1]，并且报告的结果相当脆弱，缺乏统计意义，并且通常基于对单个数据集的测试。因此，本文的目的：通过统计实验对获得的模型进行测试，以比较不同的模型和数据集。在考虑的两个模型中，深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），第一个能够在特定的训练集上达到最大精度，但CNN被证明平均优于DNN。
⌈ 传知代码 ⌋ CNN实现脑电信号的情感识别
最新发布
Dream_Y.ocean的博客
08-08 1135
情绪（或情感）识别（或检测）正日益引起来自多学科背景研究者的关注。情感计算，作为Picart提出的一个新兴研究领域，旨在使计算机系统能够准确地处理、识别和理解人类表达的情感信息，从而实现自然的人机交互（HCI），这是情感计算中的前沿科学问题。作为一种复杂的心理状态，反映在生理行为和生理活动中。过去十年里，研究人员一直致力于通过收集各种生理行为和生理活动中的情感信息来识别情感，例如来自麦克风的声音信号、神经生理活动测量设备的数据、摄像头的视频以及网站的文本等。
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