文件名称：matlab精度检验代码-AMIGOS-Emotion-Classification:情感分类
文件大小：579KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:30:30
系统开源
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
【文件预览】：
AMIGOS-Emotion-Classification-master
----Emotion Recognition based on EEG signals using Deep CNN model.pdf(605KB)
----dataset()
--------README.md(72B)
----src()
--------eeg_ica()
--------Readmat.py(7KB)
--------Train.py(7KB)
--------Preprocessing.py(5KB)
--------modelweight()
--------tmp()
--------ICA.py(3KB)
--------Models.py(20KB)
----.gitignore(364B)
----README.md(7KB)