基于EEG多分支图卷积的跨被试情绪识别方法、装置及系统和存储介质

本申请涉及脑电波信号处理技术领域，公开一种基于EEG多分支图卷积的跨被试情绪识别方法、装置及系统和存储介质，其中方法包括：获取EEG数据；对EEG数据进行滤波得到第一信号；对第一信号进行五个频段的滤波得到第二信号；在第二信号中，以设定时间的时间窗口提取微分熵特征；基于微分熵特征，通过多分支图卷积网络提取到各频段的图特征；将各频段的图特征输入至图特征融合模块中进行融合，得到情绪特征；将情绪特征输入多层感知机，得到情绪的预测概率，并且在训练阶段使用域适应技术拉近源域和目标域之间的特征分布。本申请可有效减少跨域数据分布差异对模型性能的影响，提高情绪状态识别的准确性和鲁棒性。