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摘要：随着心理健康问题速度飙升，情绪识别在现代医疗保健中变得越来越重要。这项研究的重点是通过分析心电图（ECG）信号的特征来检测情绪状态，因为先前的研究表明，情绪刺激会导致个人生理信号的变化。在这项研究中，我们使用了一个数据集，该数据集包含从观察情绪刺激的受试者中获取的154个单模式ECG信号；每个标记都有不同情绪状态的价值。我们在每个信号中进行预处理，然后提取心率变异性特征，我们使用两个机器学习模型，逻辑回归和支持向量机进行了分析。总体而言，我们在支持向量机上进行了两项分类任务（快乐与高唤醒与低唤醒），每个任务的准确性约为75％。这项研究提供了进一步的证据，证明了心电图信号与情绪之间的相关性以及对可能受益于医学领域心理健康治疗的技术的洞察力。
情感识别机器使用来自可穿戴设备的ECG信号
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