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基于EEG信号的情绪分类研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着社会的快速发展，人们的生活和工作压力越来越大，情绪问题也日益严重。情绪分类是情绪研究的一个重要方向，在心理学、神经科学、计算机科学等领域得到了广泛关注和研究。情绪分类旨在通过分析情绪相关的生理信号，如脑电图（EEG）、皮肤电（EDA）、心率等来识别不同情绪状态。
脑电图（EEG）信号是一种无创测量神经活动的方法，具有时间分辨率高、空间分辨率低等特点，可以反映出脑活动的时间变化。在情绪分类研究中，EEG信号是常用的生理信号之一。通过对EEG信号的采集、预处理和特征提取，可以实现对不同情绪状态的分类和识别，有助于人们更好地理解情绪的生理机制和临床应用。
二、研究目的和内容
本研究旨在基于EEG信号进行情绪分类研究，探讨情绪信号在EEG信号中的反映和分类方法。具体研究内容包括：
1.EEG数据采集和预处理：通过脑电图仪器采集参与者的脑电信号数据，对数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、重采样等操作。
2.特征提取和选择：从预处理后的EEG数据中提取特征，包括时域特征、频域特征、小波特征等，并通过特征选择的方法筛选特征。
3.模型训练和分类：选取合适的分类模型，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）等，对特征进行训练和分类，得出不同情绪状态的分类结果。
4.结果分析和优化：对分类结果进行分析和优化，包括评价分类器的性能、优化特征选择方法等。
三、研究进展和展望
目前，研究组已经完成了EEG数据的采集和预处理，通过快速傅里叶变换和小波变换提取了频域和小波特征等，并选用SVM和NB等分类模型进行训练和分类。现在正在进行特征选择和分类结果的评价和分析。
在未来的研究中，我们将进一步完善数据处理和特征提取的方法，探索新的特征提取方法和分类模型，提高情绪分类的准确率和稳定性，为情绪研究和临床应用提供更多有价值的信息。