基于深度学习与MATLAB的脑电信号情绪识别系统

探索如何用MATLAB读懂你的情绪

在人工智能迅猛发展的今天，用机器读懂人类情绪不再是科幻电影中的场景。脑电信号作为大脑活动的直接反映，为我们提供了一个窥探内心情感世界的窗口。本文将介绍如何利用MATLAB和深度学习技术，构建一个能够识别人类情绪的脑电信号分析系统。

脑电信号与情绪识别：背景与意义

脑电信号是大脑神经元活动产生的电信号，通过电极在头皮表面测量得到。不同频段的脑电波与不同的心理状态密切相关：δ波（1-4Hz）与深度睡眠有关，θ波（4-8Hz）与困倦状态相关，α波（8-13Hz）出现在放松状态下，β波（13-30Hz）与警觉性思维相关，而γ波（30-100Hz）则与高阶信息处理相关。

研究表明，情绪状态与脑电信号特征之间存在可靠的联系。例如，积极情绪往往在大脑左前额叶区域表现出更强的活动，而消极情绪则与右前额叶活动相关。正是这种相关性，使得通过分析脑电信号来识别情绪成为可能。

脑电情绪识别在多个领域有广泛应用前景：在医疗健康领域，它可以帮助诊断抑郁症、焦虑症等情绪障碍疾病；在人机交互领域，可以开发更智能的情感交互系统；在心理学研究中，为情绪研究提供客观的生理指标。

系统设计与实现流程

我们设计的基于深度学习与MATLAB的脑电信号情绪识别系统包含以下核心模块：

1. 脑电数据采集与预处理
2. 时频域特征提取
3. 深度学习模型构建
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