本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

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函数 [fy]=FFT(y,Fs) 1) 计算功率谱密度和幅度谱 (P(f),F(f)) 1d 信号 y(t) 的采样率 Fs（奈奎斯特率），这是已知的% apriori。 结果绘制在 3 幅图中，对应于简单的PSD，分别为对数 PSD (dB) 和幅度谱。 _____________ 振幅(f) = \/ PSD(f) 2）这个功能的用处是频率轴的调整。 3)快速傅里叶变换是用Matlab内置函数计算的fft，但对于长度 <1000 点的信号，可以使用嵌套函数 y=Fast_Fourier_Transform(X,N) 。 演示： fs=800； tf=2； t=0:1/Fs:Tf； f=[40 75]; 安培=[4.5 9.22]； 西格玛=1.33； y=Amp(1)*exp(j*2*pi*t*f(1)) +Amp(2)*exp(j*2*pi*t*f(2)); N=(sig

psd探测，信息处理PSD (Po sit i on Sen sit ive Detecto r)是一种基于横向光电效应的光电位置敏感器件, 当 入射光点落在器件感光表面的不同位置时, PSD 将对应输出不同的电信号. 通过对输出信 号的处理, 即可确定入射光点在 PSD 器件上的位置; 入射光点的强度和尺寸大小对 PSD 的位置输出信号均无关. 由于 PSD 是非分割型元件, 对光斑的形状无严格要求, 所以可对 光斑的位置进行连续测量, 从而获得连续的坐标信号. 与传统的象限光电池, CCD 等光电 位置敏感元件相比, PSD 具有高灵敏度和良好的瞬态响应特性, 结构紧凑, 处理电路简单, 性能价格比较高. 特别适用于对位置、位移、角度等的实时测量; 基于以上的优点, PSD 被广泛用于航空对接、精密对中、振动、位移等非接触实时测量, 倍受工程界的青睐.