一种基于无监督对比图学习脑电增强的动态情感识别方法及设备

本发明公开了一种基于无监督对比图学习脑电增强的动态情感识别方法，包括：对未标记的脑电信号进行预处理和分段处理，将其分割成固定长度且有重叠的片段；提取每段信号的微分熵特征；以脑电通道为节点、微分熵特征为节点属性、通道间欧氏距离为边权重构建增强图数据；构建包含图卷积和长短时记忆网络编码器和投影器的预训练模型；执行预训练：将增强图数据输入编码器得到时空特征，经投影器映射；构建动态更新的特征队列；通过对比损失函数优化模型；将预训练编码器迁移至分类网络，利用标签数据微调；最终实现脑电信号情感分类。本发明通过对比学习预训练，分类器能够从无标签数据中学习到丰富的特征表示，有效减少对大规模手动标注数据的依赖。