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摘要 — 在本研究中，提出了一种新的情绪复杂性标记，用于对情感视频片段引起的离散情绪进行分类。将主成分分析 (PCA) 应用于从 6 秒的短情绪 EEG 段中提取的全波段特定相空间轨迹矩阵 (PSTM)，然后使用第一个主成分来测量局部神经元复杂性的水平。同时，估计左右半球之间的相位锁定值 (PLV)，以观察局部神经元复杂性估计相对于区域神经皮层连接测量在聚类九种离散情绪（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、娱乐、惊讶、兴奋、平静、厌恶）方面的优越性，方法是使用长短期记忆网络作为深度学习应用。
神经情绪阶段的深度学习分类...
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