基于CNN和LSTM的seed数据集情感识别与deap数据集的识别

发布时间:2021-12-01 02:59:58

今天能跑起来了,但电脑不行,跑的太慢,和论文结论一样,91%,需要论文和代码,可以和我联系




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论文提出了一种基于分段级脑电信号的情感分类方法,该方法能够综合脑电信号的频率、空间和时间信息。
该方法在SEED和DEAP数据集上均取得了最先进的性能。
首先,将脑电信号构建为四维特征结构,对脑电信号的频率、空间和时间线索进行清晰的组织。
其次,我们引入了由CNN和LSTM深度融合的CRNN模型。
CNN处理频率和空间信息,LSTM从CNN输出中提取时间相关性。
通过比较四个竞争性研究,探讨了同时提取脑电频率、空间和时间信息的重要性。
由于这三种线索都参与了基于脑电的情绪分类,结果大大提高了分类效果。


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