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

随机信号的问题很复杂，其为非周期信号，且为功率信号，通过统计特性来研究随机信号，利用傅里叶变换来表示随机信号的应用。

关于功率谱密度的方法的讨论及其实现，包括直接法，间接法和改进的直接法（Bartlett法 Welch法）

使用 pwelch 函数生成样本风速频谱，然后与使用信号平方傅立叶变换创建的频谱进行比较，无需任何窗口。 比较光谱下的方差和面积以进行额外验证。

用于提取脑电信号的DE（差分熵特征/微分熵特征）和PSD（功率谱密度特征）特征的matlab和python代码。

采用AR模型，估计功率谱密度，包含实测数据

3、输出的功率谱密度与输入的功率谱密度的关系 同理 类似地可得 SY()= SX()|H(i)|2 |H(i)|2称为“功率增益因子”。 可以证明：对于线性时不变系统，平稳性和遍历性是不 变量。

2ask的功率谱密度matlab代码 Communication System Simulation 项目说明 本项目是福州大学《通信原理课程设计》的题目，本项目具体实现内容如下 基于Matlab的2ASK，2FSK，2PSK，4PSK系统的调制解调的基本仿真实现 实现2ASK，2FSK，2PSK，4PSK系统的误码率分析 2PSK的载波提取（科斯塔斯环方法） 位同步信号提取（微分整流滤波法） 基于Matlab的一个GUI用户交互界面设计，此GUI界面分为两个部分，第一个是用户登陆界面第二个部分 是通信系统仿真界面，仿真界面中提供了信噪比选择，周期输入等交互选项 快速使用 在./code/下找到Serein.m文件，打开Matlab点击运行即可运行GUI界面的系统 在./exe/下找到ZY.exe程序，双击即可运行GUI界面 文件说明 |-- README.md |-- code | |-- ASK_Chart.m 绘制ASK调制解调曲线图 | |-- ASK_Function.m ASK调制解调函数用于GUI中调用 | |-- Background.png 背景图 | |-- Cos