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摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
通过脑电图在线识别情绪
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