脑电情绪识别资源库

介绍

本仓库包含了使用DEAP数据集进行脑电情绪识别的研究资源，其中涵盖了多种先进的机器学习模型和方法，例如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些资源旨在为研究人员和开发者提供一个实践和学习的起点，帮助他们更深入地了解脑电信号处理和情绪识别技术。

数据集简介

DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological signals）数据集是一个专门用于情绪识别的数据库，它包含了从32名参与者在观看视频片段时收集的生理信号和主观情绪评分。这些生理信号包括脑电图（EEG）、皮肤电活动（EDA）、心率变异性（HRV）等。

资源内容

• 数据集：DEAP数据集的原始文件和预处理后的数据。
• 代码：实现脑电情绪识别的Python代码，包括数据预处理、特征提取、模型构建和训练等。
• 模型：包括但不限于CNN和LSTM的预训练模型和训练脚本。
• 文档：详细介绍了数据集的使用方法、代码结构以及模型训练的步骤。

使用指南

1. 数据准备：下载并解压DEAP数据集，根据文档指引进行预处理。
2. 环境配置：确保安装了所需的Python库和依赖项。
3. 模型训练：运行模型训练脚本，根据需要调整模型参数和训练配置。
4. 结果评估：通过测试集评估模型的性能，并根据需要调整模型以提高准确率。

版权和许可

本资源库所包含的数据和代码仅供研究目的使用。在使用和分享本资源时，请遵守相应的版权和许可协议。

贡献

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