基于连续卷积神经网络（CNN）提取脑电微分熵特征的DEAP脑电情绪识别

脑电情绪识别深度学习卷积神经网络微分熵

主要内容是采用DEAP数据集将脑电信号进行频域分段并提取其微分熵特征，为了充分利用空间特征，结合微分熵特征将其构建为一个三维脑电特征，输入到连续卷积神经网络，并最终取得了90.24%的准确率。提出了一种脑电特征的三维输入形式，并将其输入到连续卷积神经网络中进行情感识别。三维输入的优点是在集成多个频带的微分熵特征的同时保留电极之间的空间特征。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「qq_3196288251」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/121356408

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2021-11-29

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