基于DEAP的脑电情绪识别完整代码分析

最新推荐文章于 2025-07-17 14:31:58 发布

bug_code702

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文章标签：支持向量机算法机器学习机器学习-深度学习

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本文详细分析了基于DEAP数据集的脑电情绪识别代码。首先介绍所需库，如pandas，然后加载DEAP EEG数据，接着划分训练集和测试集，对数据进行标准化。选择支持向量机(SVM)作为分类器进行模型训练，并在测试集上评估性能。最后，讨论如何保存模型以备后续使用。此代码实例为情绪识别提供了一个基础框架，可进一步优化提升识别效果。

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。DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）是一个广泛使用的公开数据集，用于情绪识别领域的研究。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。

首先，我们需要导入所需的Python库和模块。以下是代码中常用的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from

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Python实现对脑电数据情绪分析

AI科技大本营

08-05

5667

作者|李秋键出品|AI科技大本营(ID:rgznai100)引言脑电波是一类由大脑中局部群体神经元同步放电所形成的具有时空特征的脑电活动电波。德国医生汉斯·伯格（Hans Berger）在...

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

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（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。

（论文加源码）基于deap的脑电情绪识别分别使用cnn和lstm对比

qq_45874683的博客

03-17

3927

在本文中，我们比较了深度学习模型：长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在80-20次和75-25次训练测试分割比例中的表现。LSTM对like维度的情绪的识别率最高，为88.6%。CNN也给出了87.72%的准确率，因为它能够从输入信号中提取空间特征。因此，在这种情况下，这两种模型都非常好。在本文中，我们提出了两种深度学习模型LSTM（长-短期记忆）和CNN（卷积神经网络）之间的一个独特比较，在这两种结构中，我们将预处理的DEAP数据分为两个部分（训练集和测试集），即75-25和80-20，在

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

542

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）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

1万+

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。

基于DEAP脑电数据集的脑电情绪二分类算法

最新发布

08-01

基于DEAP脑电数据集的脑电情绪二分类算法是一个面向入门级研究者和学习者的项目，其设计简洁，但涵盖了脑电情绪识别的关键步骤和常用技术。通过该项目，用户可以了解脑电情绪识别的基本流程，并在此基础上进行更深入...

基于deap脑电数据集的脑电情绪识别二分类算法

12-31

脑电情绪识别的二分类算法，数据用的deap数据集。代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用...

Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

04-28

标题中的“Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码”指的是使用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），来处理DEAP（Database for Emotion Analysis using EEG）数据集中的脑电信号进行情感识别的...

基于deap数据集的脑电情绪识别（2DCNN和LSTM）

03-18

总的来说，基于DEAP数据集的脑电情绪识别通过2D CNN和LSTM的结合，提供了一种有效的方法来理解和预测人类的情绪状态。这种方法不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中，如智能假肢、虚拟现实和自动驾驶等领域也...

（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%

基于DEAP数据集的脑电情绪识别

05-16

针对基于DEAP数据集，进行了ANN、CNN、LSTM模型对比。含有处理好的数据集和源代码。

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

脑电情绪识别 DEAP数据集多种方法 CNN LSTM等

01-11

脑电情绪识别 DEAP数据集多种方法 CNN LSTM等

（论文加代码）基于deap数据集的脑电情绪识别（二分类改为八分类）

qq_45874683的博客

03-22

6391

摘要：本文介绍了在数据集上工作的卷积神经网络（CNN）模型，它包含唤醒、配价、支配和喜欢等情绪状态，每种状态的等级为1-9。到目前为止，我们已经使用DEAP价和觉醒数据集对二元分类进行了研究，我们能够获得更好的准确性。我们的二元模型的效价和觉醒准确率分别为96.63%和96.17%。二元分类法只能找到四个情感空间，而八类分类法可以更精确地处理64个情感空间。本文还尝试使用8级分类法，得到了一个很有希望的结果，其效价和觉醒的准确率分别为93.83%和93.79%。对于这两种情况，快速傅立叶变...

情感识别从脑电信号到Python编程

weixin_29840475的博客

07-17

975

在机器学习和模式识别的领域中，特征提取是将原始数据转化为更有助于分析、理解的结构化形式的过程。这些结构化的数据即特征，能够被用来训练机器学习模型进行分类、回归等任务。特征提取的理论基础建立在信号处理和统计学之上，它涉及从数据中识别、选择和转换有用信息的策略。一个良好的特征提取方法能够提高算法性能，减少计算复杂度，提高模型泛化能力。特征提取的关键在于它能够从原始数据中提取出代表数据本质的信息，同时去除冗余和噪声。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

（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）

qq_45874683的博客

04-01

6165

两种注意力机制为通道注意力机制（channel-wise attention）和扩展自我注意力机制（self-attention mechanisms）摘要本文提出了一种基于注意力机制的卷积循环神经网络（ACRNN），用于从脑电信号中提取更多的特征，提高情感识别的准确性。首先，提出的ACRNN采用了一种基于通道的注意力机制来自适应地分配不同通道的权重，并利用CNN来提取编码脑电信号的空间特征。然后，为了探索脑电信号的时域特征，将扩展的自我注意力机制集成到RNN中，根据脑电信号的内在相似性重新编码重要

【文献阅读】4-Data Augmentation for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Convolutional Neural Net-2018

Iron_vik的博客

11-12

1632

本文针对脑电信号的情绪识别数据集数据较少的问题，提出了一种数据增强的方法在对浅层和深层，一共三个学习模型进行使用前后的对比测试，对情绪进行三类划分。

深度学习基于DEAP的脑电情绪识别情感分类(附代码)