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摘要：近年来，情感识别是一个充满挑战和活跃的研究领域，已获得相当大的认识。在这项研究中，试图从脑电图（EEG）信号中提取复杂的网络特征以进行情绪识别。我们提出了一种基于角度测量的向前加权水平可见度图（FWHVG）和向后加权的水平可见度图（BWHVG）的新方法。使用两种类型的复杂网络来提取网络功能。然后，将两个特征矩阵融合到单个特征矩阵中以对脑电图进行分类。基于拟议方法的复杂网络特征和唤醒维度的平均情绪识别精度为97.53％和97.75％。与时间域特征相结合时，所提出的方法的价为98.12％和98.06％的分类精度为98.06％。
基于EEG的情绪识别，使用改进的加权水平可见度图
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