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摘要
脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题。为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息。运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率。在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31%和85.57%,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高。
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