Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

TSception-新 这是本文中使用数据集的TSception的PyTorch实现： 丁丁，Neethu Robinson，曾秋豪，关存泰，“ TSception：从EEG捕获时间动态和空间不对称性以进行情感识别”， IEEE情感计算交易评论，可在获取。 它是一个端到端的多尺度卷积神经网络，可以从原始EEG信号中进行分类。 可以在找到TSception（IJCNN'20）的早期版本 准备python虚拟环境 请通过以下方式创建anaconda虚拟环境： $ conda create --name TSception 通过以下方式激活虚拟环境： $ conda激活TSception 通过以下方式安装要求： $ pip3 install -r requirements.txt 运行代码 请下载DEAP数据集。 请将“ data_preprocessed_python”文件夹放置

数据包络分析软件deap，免费下载，简单易学。在win8下有时无法得出结果，不知为何

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。

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

我们提出了一种基于实时情绪分类系统（RECS）的Logistic回归（LR），该系统使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练。通过使用EEG信号流在线训练模型，所提出的RECS能够实时地对情绪进行分类。为了验证RECS的性能，我们使用了DEAP数据集，这是情绪分类中使用最广泛的基准数据集。结果表明，该方法能有效地从脑电数据流中实时分类情绪，与其他离线和在线方法相比，该方法具有更好的准确性和F1评分。 1.我们开发了一个实时情绪分类系统，使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练的逻辑回归（LR）。在我们的例子中，我们使用EEG数据作为生理数据流。EEG数据以流的形式出现，情绪状态被实时分类。 2.我们已经证明，我们提出的RECS分类器可以优于最先进的在线流媒体分类器方法；也就是说，我们考虑了五种在线分类器：霍夫丁树（HT）、自适应随机林（ARF）、动态加权集成（DWE）、加法专家集成（AEE）和霍夫丁自适应树（HAT）。我们还比较了八种离线模式的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）和决策树（DT），以及文献中的五种在线分类器（朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型（

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

这篇论文的思路特别好： 我们提出了一种用于脑电情感识别的端到端深度学习方法。该神经网络综合考虑了脑电信号的空间信息、时间信息和注意力信息。将CNN,RNN和通道注意力机制（channel-wise attention）和扩展自我注意力机制（self-attention mechanisms）混合起来，同时通过通过注意力机制计算出各个通道权重，筛选出更有价值的通道。同时采用DE作为频域特征，结合时域特征和空间特征三大特征相融合考虑。模型方面：CNN+RNN（CNN-RNN）、通道性注意机制+CNN+RNN（A-CNN-RNN）和CNN+RNN+扩展自我注意机制（CNN-RNN-A）、连续卷积神经网络（Conti-CNN）、图卷积神经网络（GCNN）和卷积复发注意力模型（CRAM）。介绍了六种深度学习方法和两种传统方法进行比较，六大模型相互对比，在DEAP数据库的效价和觉醒分类任务中，平均情绪识别准确率分别为92.74%和93.14%！希望大家能好好理解阅读。 我们将通道性注意整合到CNN中，CNN可以提取空间注意特征，通道性注意可以提取通道间的注意信息。