【文件属性】：
文件名称：bf神经网络matlab代码-EmotionRecognition:比萨大学计算机工程智能系统课程项目
文件大小：1.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-13 02:16:57
系统开源
bf神经网络matlab代码情绪识别项目
该存储库包含智能系统课程教学项目的文件和文档。
任务
该项目的目的是设计和开发一个智能系统，该系统根据传感器记录的各种生物医学信号来测量一个人的情感状态。
一般来说，情感状态（或情绪）可以用两个术语来描述：效价和唤醒。
效价意味着积极或消极的情感，而唤醒衡量情感状态的平静或兴奋程度。
例如，上次看恐怖电影或参加重要考试前的React是高唤醒情绪的标志。
另一方面，效价仅将情绪事件编码为积极或消极。
数据集
共有
32
名参与者参加了一项实验，他们在观看
40
段长达一分钟的音乐视频片段的同时，连续记录了他们的生物医学信号。
在每个视频结束时，每个参与者都会根据效价和唤醒水平对整个视频中感受到的情绪进行评分。
这些水平通过使用自我评估模型
(SAM)
表示。
SAM
是一种非语言图像评估技术，可以轻松表达与一个人的情感状态相关的效价和唤醒度。
参与者通过在人体模型下方的滑块上移动光标，以连续的
9
分制对效价和唤醒进行评分。
以下是记录信号的表格：表格的前
32
行包含脑电图，即
32
个
EEG
信号，每个信号来自放置在参与者头部皮肤上的电极。
【文件预览】：
EmotionRecognition-master
----.gitignore(10KB)
----images()
--------table.png(181KB)
----code()
--------normalize.m(259B)
--------RBF_valence.m(205B)
--------main.m(5KB)
--------v_30_freq_creation.m(923B)
--------myfun.m(254B)
--------v_30_extraction.m(614B)
--------labels_extraction.m(519B)
--------add_time_features.m(8KB)
--------frequence_features_extraction.m(4KB)
--------reduce_set.m(900B)
--------covariance_remove.m(754B)
--------NN_arousal.m(3KB)
--------NN_valence.m(3KB)
--------add_freq_function.m(8KB)
--------add_frequence_features.m(2KB)
--------RBF_arousal.m(205B)
----README.md(4KB)
----docs()
--------documentation.pdf(1.89MB)