一种基于皮肤电信号多任务特征融合的混合情绪识别方法

本发明公开了一种基于皮肤电信号多任务特征融合的混合情绪识别方法，通过采集混合情绪状态下的皮肤电信号，经滤波和基线校正等预处理，提取时域、频域及非线性手工特征，并结合CNN‑LSTM模型提取深度时空特征；设计门控网络实现手工特征与深度时空特征的自适应融合，从而构建了以情绪分类为主任务、效价/唤醒度预测为辅助任务的多任务协同学习框架，通过联合优化模型参数实现积极、消极及混合情绪的精准区分。该方法实现了混合情绪的分类，能够为情感计算、智能健康监护等领域提供可扩展的技术参考。