提出了一种基于时频域特征的情绪检测方法。使用Box-and-whisker plot（箱线图）选择最佳特征，然后将其输入SVM分类器，用于训练和测试DEAP数据集，其中考虑了32名不同性别和年龄组的参与者。实验结果表明，该方法对测试数据集的准确率为92.36%。此外，所提出的方法比最先进的方法表现出更高的准确性。 本文利用DEAP数据集预处理的脑电信号对两种维度进行四分类，即效价和觉醒。首先通过应用FFT将数据集中的样本从时域转移到频域，然后提取对情绪识别特别重要的α、β和θ频带。随后，根据每个情绪对应的象限对提取的频带进行平均，并使用平均频带值提取统计特征。然后，对提取的特征进行缩放，并将各种特征组合输入支持向量机分类器（SVM）进行情感识别。据观察，我们的方法使用偏度、峰度和波熵特征预测情绪，准确率为92.36%。与现有的DEAP数据集方法相比，我们提出的模型显示了更好的结果。

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matlab脑部代码Matlab实现，可去除头部CT和CTA图像的头骨。 引用这个项目 如果您在工作中使用此代码，请： @article {NAJM20191，标题=“使用形状优化的凸优化从头部CT和CTA图像中自动提取大脑”，期刊=“生物医学中的计算机方法和程序”，卷=“ 176”，页=“ 1-8”，年=“ 2019”，issn =“ 0169-2607”，doi =“”，url =“”} @article {qiu2014prostate，title = {前列腺分割：使用3-D TRUS和MR图像的具有轴向对称性的有效凸优化方法}，作者= {邱，吴和元，景和Ukwatta，伊兰加和太阳，岳和拉杰尔， Martin和Fenster，Aaron}，期刊= {IEEE医学影像交易}，卷= {33}，数字= {4}，页数= {947--960}，年份= {2014}，出版商= {IEEE}}

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