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《EEG 情绪识别核心实现》
本文详细介绍了EEG情绪识别的核心实现流程，主要包括数据预处理、特征提取、特征选择和情绪分类四个步骤。首先，通过去噪、滤波和伪影去除等方法对EEG数据进行预处理，以提高信号质量。接着，从时域、频域和时频域提取特征，并通过主成分分析等方法进行特征选择，以减少冗余。最后，使用支持向量机（SVM）或深度神经网络（DNN）等分类算法进行情绪分类。文章还提供了相关代码示例，帮助读者理解如何实现这一任务。随着脑机接口技术的进步，EEG情绪识别在智能健康和心理学研究等领域具有广泛的应用前景。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/148168439
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