对deap数据集进行脑电情绪识别并进行频谱分析（频域特征）

  代码见个人主页：deap数据集进行脑电情绪识别并进行频谱分析（频域特征）

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目录

1.目录

2.总体概述：本篇主要是想对DEAP脑电数据集进行单纯的频域特征分析。

3.实验具体内容

1.对数据进行简单处理

 2.查看配价和唤醒的分布

3.对DEAP数据提取频域特征，分为四个频带。

4.四个频域分布图

5.四个频域分布地形图

 6.具有相同功率谱比例的所有波段的地形图：

 7.提取每个频域的数据帧

8.特征缩放：

9.交叉验证选择分类器：

 10.最后计算准确率：

11.画出分布图如下：

        每个参与者文件包含两个数组：一个“数据”数组（40个试验x 40个通道x 8064个数据）和一个“标签”数组（40个试验x 4个主观评分：配价、唤醒、优势、喜好）。我们将数据文件组合成2个新的阵列，对22/32名参与者进行880次试验（记录了正面视频的参与者）。

         价态是指情绪的积极或消极程度，而唤醒是指其强度，即相关情绪状态的强度。配价和唤醒的组合可以转化为情绪状态：高觉醒积极性（兴奋、快乐）、低觉醒积极性（平静、放松）、高觉醒消极性（愤怒、紧张）和低觉醒消极性（悲伤、无聊）。

       DEAP数据集包括32个脑电通道和8个外周生理通道。外周信号包括：眼电图（EOG）、颧肌和斜方肌肌电图（EMG）、GSR、呼吸幅度、容积描记器血量、皮肤温度。对于EEG数据，我们使用Welch方法提取每个电极的θ、α、β和γ谱功率。使用的频带：θ（4-8赫兹）、α（8-12赫兹）、β（12-30赫兹）和γ（30-64赫兹）。

     如图所示为整体的频率分布。

θ频带分布如下：

 α频带分布：

 β频带分布：

 γ频带分布：

 θ频带地形图分布如下：

 α频带地形图分布如下：

 β频带地形图分布如下：

 γ频带地形图分布如下：

     截下来处理具有6个EEG区域和4个频带功率值的新数据集，EEG通道根据其大脑空间位置分为6组。

如θ频带的数据帧：

依次对另外三个频域进行分析。

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