一种基于领域自适应与对抗融合的跨被试脑电情感识别方法及设备

本发明公开了一种基于领域自适应与对抗融合的跨被试脑电情感识别方法及设备，属于脑电信号处理与情感计算领域。针对现有技术中脑电信号预处理保留情感特征能力不足、跨被试模型泛化性差的问题，本发明提出一种基于领域自适应与对抗融合的跨被试脑电情感识别方法，具体包括获取脑电信号数据集，并对脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电信号进行分数阶傅里叶变换后，提取微分熵特征；构建预训练模型；构建分类模型；所述分类模型采用预训练后的预训练模型中的编码器，之后添加分类器；采用分类模型实现目标域脑电信号情感分类。实验表明，本发明在SEED数据集上的跨被试情感识别平均准确率达88.29%，适用于脑机接口、心理健康监测等场景。