基于DEAP脑电数据集的脑电情绪识别分类算法

脑电情绪识别是一个重要的研究领域，它旨在通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。在本文中，我们将介绍如何使用DEAP脑电数据集来构建一个情绪识别分类算法。DEAP数据集是一个广泛使用的公开数据集，包含了来自32名参与者的脑电信号和情绪标签。

首先，我们需要加载DEAP数据集。以下是加载数据集的代码：

import numpy as np
import mne
from mne.io import read_raw_edf

# 设置数据路径
data_path = 'path_to_deap_dataset/'

# 加载数据
subject_ids =