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尽管如此，尽管有这些有价值的贡献，但文献中仍然存在显着的差距：AI模型的未充分展开的领域，用于根据EEG数据预测附件样式。虽然依恋样式对于理解人类的互动至关重要，但情感识别领域虽然密切相关（Mikulincer和Shaver，2005;Vrtička等，2012; Akhavan-Abiri等人，2018; Zhang等人，Zhang等人，2023年），引起了更多的关注。在情感识别中，研究人员努力地探索了多种方法来利用脑电图数据来检测情绪状态和反应。These methodologies encompass comprehensive analyses of EEG signals, including time-domain and frequency-domain approaches, as well as advanced techniques like wavelet transforms, principal component analysis, and independent component analysis ( Li et al., 2018; Alhalaseh and Alasasfeh, 2020; Liu et al., 2020; Jaswal and Dhingra, 2023; Vempati and Sharma, 2023 ）。此外，最近的研究强调了基于EEG的情感识别的潜力，阐明了其重要性，特别是通过利用了诸如经验模式分解（EMD）之类的先进技术，是一种有效的特征提取方法，可捕获EEG信号中情绪状态的复杂性（Zhuang et al。
增强基于EEG的附件样式预测
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