matlab精度检验代码-EEG-Emotion-Recognition:这是我的2019年冬季课程“模式识别”的最终项目

上传者: 38667403 | 上传时间: 2021-06-14 10:25:17 | 文件大小: 346.65MB | 文件类型: ZIP
matlab精度检验代码基于EEG的情绪识别的3D-CNN模型 这是基于DEAP数据集的我的2019年冬季课程“模式识别”的最终项目。 我们通过CWT (连续小波变换)对原始信号数据进行预处理,并采用3D-CNN架构作为分类器,“价”标签的准确性达到84.34%。 数据预处理 CWT分析去除基线,原始信号数据通过CWT转换为小波系数,然后进一步转换为小波能量(比例图)。 在此步骤中,我们将数据形状从32(通道)* 8064(采样点)转换为32 * 64(比例)* 7680(采样点)。 剪裁框接下来,我们将1s设置为帧长,因此在60s的视频中可以获取60帧。 每帧的形状为32(通道)* 64(比例)。 选择体重秤然后,我们计算了32个通道中所有64个音阶的平均EER。 并选择第8〜39个音阶以减少计算。 3D块我们选择几个连续的帧并将它们堆叠在一起作为3D块。 后来的实验证明3是最好的。 分类器:3D-CNN 网络架构如下。 关于代码和文件 我们使用matlab_preprocessed_data,它已从此存储库中排除。 运行“ cwt_process.m”以获取“ File_60fra

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