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摘要 本研究探讨了脑电图 (EEG) 在表征情绪方面的应用，并深入了解了自我报告结果与机器学习结果之间的一致性。30 名参与者参与了五个旨在引发特定情绪的虚拟现实环境，同时记录了他们的大脑活动。参与者通过自我评估人体模型自我评估了他们的真实情绪状态（包括唤醒度和效价）。采用梯度提升决策树作为分类算法，测试 EEG 在表征情绪状态方面的可行性。出现了与不同效价和唤醒度水平相对应的独特神经激活模式，自我评估结果与分类器之间显著的对应关系表明，基于 EEG 的情感指标可成功应用于情绪表征，揭示了将其用作真实测量的可能性。这些发现为 EEG 作为情绪表征工具的有效性及其对更好地理解情绪激活的贡献提供了令人信服的证据。
情绪脑电图中有效的情感指标...
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