基于特征选择的EEG信号情绪识别方法和系统

本发明公开基于特征选择的EEG信号情绪识别方法和系统，包括：步骤一：收集脑电信号，根据脑电信号提取脑电特征；步骤二：构建自适应稀疏组Lasso模型；步骤三：根据ADMM算法，将脑电特征输入到自适应稀疏组Lasso模型中，得到预测值；步骤四：对预测值进行分类，完成情绪识别。本发明可以自主选择重要信息，保留大脑神经在情绪活动中较活跃的区域，并且在每个组的内部选择出最有意义的特征进行分类，考虑到了不同通道间特征的重要性和关联性以及组内的变量潜在信息。