摘要
本申请公开了一种基于脑电数据的情绪识别结果可视化方法和系统,属于情绪识别技术领域。该方法包括:对原始脑电数据进行预处理,获得预处理脑电数据;对预处理脑电数据进行空间变换,获得时域特征数据;根据时域特征数据获取频域特征数据;基于时域特征数据和频域特征数据获取时间/空间特征令牌和频率/空间特征令牌;对时间/空间特征令牌和频率/空间特征令牌进行特征交互与融合,获取融合特征令牌;对融合特征令牌进行线性变换以获取最终情绪分类结果;将情绪分类结果进行可视化展示。本申请能够有效解决传统脑电信号情绪识别方法忽略了脑电数据中大量潜在、深层次的特征信息的问题,而且情绪结果可视化有利于使用者观看情绪分类结果。
技术关键词
令牌
可视化方法
频域特征
注意力
空域特征
融合特征
脑电信号情绪识别方法
融合时空特征
时域特征
频率
多尺度
序列
电设备
情绪识别技术
分支
脑电图数据
滤波
可视化系统
计算方法
系统为您推荐了相关专利信息
检测网络模型
泊位
状态估计方法
船舶
激光雷达点云
松材线虫
病害检测方法
多模态特征
视觉特征
表达式
编码结构
LSTM神经网络
编码规则
引入注意力机制
增强子
跟踪方法
运动估计模块
采样模块
全局平均池化
策略
早期筛查方法
梯度提升决策树
风险评估模型
非线性动力学特征
声学特征