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摘要 脑电图 (EEG) 因其出色的时间分辨率和较差的空间分辨率而被应用于情绪识别。这导致大多数基于 EEG 的情绪识别模型强调利用时间特征而忽略了空间分辨率提供的有效信息。为了提取更具信息量的表示，我们提出了一种用于情绪识别的弹性图 Transformer 网络 (EmoGT)，其灵感来自 Transformer 在时间序列分析方面的优势和图卷积网络在拓扑分析中的卓越性能。此外，通过采用专门设计的结构，它可以灵活扩展以应对多模态输入。在 3 个公共数据集上的实验结果表明，我们的模型在单模态和多模态情况下平均比最新结果高出 3%，表明了同时利用时间和空间信息的有效性。
用于基于脑电图的情绪识别的弹性图变换网络
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