机构名称：
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摘要 ：传统脑机系统复杂、昂贵，情绪分类算法缺乏对脑电信号不同通道间内在关系的表征，准确率还有提升空间。为降低脑电研究门槛，充分利用多通道脑电信号中蕴含的丰富信息，提出并实现一个简便易用的脑机系统，用于快乐、忧伤、悲痛、平静四种情绪的分类。该系统采用卷积注意机制与完全预激活残差块的融合，即基于注意卷积的预激活残差网络（ACPA-ResNet）。在硬件采集和预处理阶段，我们采用ADS1299集成芯片作为模拟前端，利用ESP32单片机对脑电信号进行初步处理。数据通过UDP协议无线传输到PC机进行进一步的预处理。在情绪分析阶段，ACPA-ResNet能够自动从脑电信号中提取和学习特征，通过学习时频域特征实现对情绪状态的准确分类。ACPA-ResNet在残差网络的基础上引入注意力机制，自适应地为每个通道分配不同的权重，使其在空间和通道维度上关注更有意义的脑电信号，同时避免了深度网络架构带来的梯度弥散和爆炸问题。经过对16名受试者的测试，系统实现了稳定的脑电信号采集和传输。新网络显著提高了情绪识别的准确率，平均情绪分类准确率达到95.1%。
基于脑电信号的情绪分析系统的设计与实现
主要关键词
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