首先将seed数据集划分为三种情绪类型,积极、中性和消极。(SEED数据集包含15名受试者观看4分钟电影片段时的脑电信号) 本论文使用的主要方法: ● 使用DT-CWT进行脑电信号数据预处理。 ● 利用分解后的脑电信号进行特征提取。 ● 使用SRU建立模型。 ● 整体学习 本论文所提取的特征: 1.时域特征:时间分析(平均绝对...
论文讲解: 该论文运用的卷积神经网络(CNN)和LSTM,其中CNN处理频率和空间信息,LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性,并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了94%左右的准确率。: 论文设计了一种新模型,称为四维卷积递归神经网络。该...
一、数据集概图 二、数据集简介 一、SEED数据集中ExtractedFeatures_4s与ExtractedFeatures_1s文件夹中一些数据的解释(这里大多以1_20131027.mat文件为例) 二、SEED数据集中Preprocessed_EEG文件夹中一些数据的解释(这里大多以1_20131027.mat文件为例) 三、SEED数据集中相关数据与英文缩写的解释 一、数据集概图 二、...
论文讲解: 该论文运用的卷积神经网络(CNN)和LSTM,其中CNN处理频率和空间信息,LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性,并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了94%左右的准确率。: 论文设计了一种新模型,称为四维卷积递归神经网络。该...
DEAP(Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals),该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学,荷兰特温特大学,瑞士日内瓦大学,瑞士联邦理工学院的Koelstra 等人通过实验采集到的,用来研究人类情感状态的多通道数据,可以公开免费获取。该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号,记录了32名受试者,观看40...
论文讲解: 该论文运用的卷积神经网络(CNN)和LSTM,其中CNN处理频率和空间信息,LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性,并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了94%左右的准确率。: ...