matlab精度检验代码动作识别
在这项研究中,我们开发了一种基于价-兴奋模型的情绪识别系统。
应用独立成分分析(ICA)来消除眼球运动的影响。
之后,我们在处理过的脑电信号上应用了离散小波变换(DWT),该信号被分离为伽玛,贝塔,阿尔法和θ波段。
香农的熵和信号能量是通过这四个通道的时间窗口来计算的。
深度卷积神经网络(CNN)模型经过训练,可以将信号分类为化合价空间。
有关更多详细信息,请使用Deep
CNN模型检查基于EEG信号的情感识别.pdf
套餐版本
python
==
3.7.4
numpy
==
1.16.5
pandas
==
0.25.1
pytorch
==
1.0.0
matplotlib
==3.1.2
pickle
==
4.0
mne
==
0.19.2
scipy
==
1.3.1
sklearn
==
0.20.0
pywt
==
1.0.3
执行过程
有关更多详细信息,请检出src块。
运行Readmat.py以从AMIGOS数据集加载matlab文件。
是否使用ICA从EEG数据中消除眼球运动的影响?
如果否,请执行ICA.py中的ProcessD
2021-11-23 23:01:49
579KB
系统开源
1