根据PSD(功率谱密度)和DWT(离散小波变换)两种特征,根据唤醒和效价(高/低)对脑电评分进行情绪识别分类。
运行process.m文件可以获取功率谱密度文本文件。
生成的每个测试文件都包含α、β、δ和θ波功率谱密度比(通过总psd标准化),分别为效价、唤醒和组合输出。运行dwt_feature_extraction.m生成DWT分析波的测试文件。它由3个特征组成:小波能量、小波熵和标准差,以及arousla和valce的评级。文件夹“psd analysis knn and svm”和“dwt analysis”已经包含处理过的文本文件和python代码,用于从这些测试文件中获取训练数据并进行分类。使用KNN和SVM运行ipynb文件进行分类。