机构名称：
¥ 1.0
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
主要关键词
相关文件推荐
