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基于脑电信号的情绪识别研究的任务书
任务书
题目：基于脑电信号的情绪识别研究
背景介绍
人们常常通过面部表情、语音、身体姿态等表现出不同的情绪状态。然而，情绪识别并不仅仅是基于这些表情和动作，还可以通过脑电信号来识别。脑电信号是一种记录大脑活动的电信号。通过分析脑电信号可以得知人的脑部功能活动状态，从而识别不同的情绪状态。
近年来，随着脑机接口技术的不断发展和成熟，基于脑电信号的情绪识别研究越来越受到关注。基于脑电信号的情绪识别可以用于医学诊断、健康检测、心理测量、智能监控等领域，在实际应用中具有广泛的前景和重要意义。
任务目的
本任务书旨在设计并实现一个基于脑电信号的情绪识别系统，能够准确识别人类的不同情绪状态，对情绪状态的快速监测和识别提供科学依据。
任务内容
本任务的具体内容如下：
1.设计基于脑电信号的情绪识别系统的框架、流程和算法；
2.使用特定的实验范式和脑电信号采集设备获取脑电信号数据，并进行数据预处理和特征提取；
3.对不同情绪状态下的脑电信号进行分析和比较，并选择合适的分类算法进行情绪识别；
4.验证所设计的系统的准确性、稳定性和实用性，并进行性能评估和比较；
5.分析系统的不足之处和改进空间，并对系统进行调优和完善；
6.撰写实验研究报告及相关论文，对研究成果进行分享和发表。
任务要求
1.具有一定的脑电信号采集、处理和分析经验；
2.具有较强的数据处理和算法设计能力，熟练掌握相关编程语言和工具；
3.熟悉情绪相关领域的相关理论和实验设计；
4.熟练掌握科学研究方法和实验测试技巧；
5.具有良好的沟通和团队合作能力，能够独立完成本任务的设计和实现。
任务时限
本任务的时间限制为三个月，具体时间安排如下：
第一阶段（2周）：研究相关领域的理论和实验设计，并确定课题研究的方向和问题；
第二阶段（2周）：设计和搭建基于脑电信号的情绪识别系统的框架和流程；
第三阶段（4周）：采集脑电信号数据，并进行数据预处理和特征提取；
第四阶段（2周）：选择合适的分类算法进行情绪识别，并对算法进行评估和比较；
第五阶段（2周）：对系统进行性能评估和比较，并对系统进行改进和优化；
第六阶段（4周）：撰写实验研究报告及相关论文，并进行汇报和发表。
任务成果
完成本任务后，要求提交以下成果：
1.实验设计报告，包括研究背景、研究问题、实验方案、数据采集方案、数据分析方法等内容；
2.系统框架和流程设计方案，包括前端界面设计、算法设计、后端数据库设计、服务器配置等方面；
3.实验数据的采集和处理结果报告，包括数据预处理、特征提取、数据分析、分类算法评估等内容；
4.系统性能测试及性能评估报告，包括准确率、稳定性、实时性、鲁棒性等指标；
5.实验研究报告和学术论文，包括研究背景、研究问题、实验方案、数据分析、结果讨论、结论与展望等内容。
总结
基于脑电信号的情绪识别研究是一个富有挑战性和前景的课题。本任务旨在培养和提高学生在脑机接口领域的科研能力和实践经验，促进科学研究成果的交流和合作，推动脑科学领域的发展和应用。