一种基于深度神经网络的脑电情绪识别方法及系统

本发明涉及脑电信号处理技术领域，公开基于深度神经网络的脑电情绪识别方法及系统。方法包括：采集多通道EEG信号并预处理；构建图数据结构，以脑电通道为节点，提取多域特征，构建自适应动态邻接矩阵；构建图卷积长短期记忆网络，GNN学空间特征、LSTM提时间依赖性；用多尺度时频特征融合方法，结合STF和CWT增强情绪捕捉；结合脑网络特征构建FCN提脑区全局拓扑信息；借分类模型输出警觉度等情绪指标。发明结合图结构学习与时序建模，优化EEG信号情绪识别，提升个性化适应与情感识别准确性。