cnn+lstm脑电情绪识别(源码+lw)
摘要
情绪识别在心理健康监测和人机交互等领域具有重要意义。脑电图（EEG）作为一种非侵入性的方法，能够有效反映人的情绪状态。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的脑电情绪识别模型。我们首先利用CNN提取EEG信号的空间特征，然后通过LSTM捕捉时间序列特征，以实现对情绪状态的准确分类。实验结果表明，所提出的模型在多个情绪数据集上均表现出优越的性能，与传统方法相比，具有更高的准确率和鲁棒性。该研究为基于EEG的情绪识别提供了一种新思路，为情绪监测和相关应用的发展提供了理论基础和实践支持。
情绪识别在心理健康监测和人机交互等领域具有重要意义。脑电图（EEG）作为一种非侵入性的方法，能够有效反映人的情绪状态。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的脑电情绪识别模型。我们首先利用CNN提取EEG信号的空间特征，然后通过LSTM捕捉时间序列特征，以实现对情绪状态的准确分类。实验结果表明，所提出的模型在多个情绪数据集上均表现出优越的性能，与传统方法相比，具有更高的准确率和鲁棒性。该研究为基于EEG的情绪识别提供了一种新思路，为情绪监测和相关应用的发展提供了理论基础和实践支持。
论文提纲
引言
1.1 研究背景与意义
1.2 脑电图（EEG）在情绪识别中的应用
1.3 CNN与LSTM的基本原理及优势
1.4 本研究的目标与贡献
1.5 论文结构安排
相关工作
2.1 脑电图情绪识别的研究现状
2.2 卷积神经网络（CNN）在信号处理中的应用
2.3 长短期记忆网络（LSTM）的研究进展
2.4 CNN与LSTM结合的相关研究
方法论
3.1 数据集与预处理
3.1.1 数据集来源与特征
3.1.2 数据预处理方法
3.2 模型架构
3.2.1 CNN部分设计
3.2.2 LSTM部分设计
3.3 模型训练与优化
3.3.1 损失函数与优化器
3.3.2 超参数设置