脑电（EEG）情绪识别的一般流程

数据采集：使用脑电设备（如脑电图仪）对被试者进行脑电信号的采集。被试者通常会佩戴脑电电极帽或电极贴片，将脑电信号从头皮上采集得到。
数据预处理：对采集到的原始脑电信号进行预处理，以提取出有用的特征。预处理步骤可以包括滤波、去除噪声、降采样等操作，以增强信号质量并减少干扰。
特征提取：从预处理的脑电信号中提取与情绪相关的特征。常用的特征包括时域特征（如均值、方差等）、频域特征（如功率谱密度、频带能量等）和时频域特征（如小波变换系数、时频图等）。特征提取的目标是减少数据维度并保留情绪相关的信息。
特征选择/降维：对提取的特征进行选择或降维，以减少冗余信息和避免过拟合。常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和特征选择算法（如相关性分析、信息增益等）。
分类：例如贝叶斯、支持向量机、决策树和深度学习分类器。根据分类器是否对用户依赖数据进行训练，EEG情绪识别也可以分为用户依赖任务和用户独立任务。在模型训练过程中，可以采用交叉验证等技术来评估模型性能，并进行参数调优。

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