脑电模型实战系列（三）：基于KNN的DEAP脑电情绪识别进阶优化与深度学习对比（五）前四篇从DEAP脑波的FFT“解码”到KNN的“邻里投票”，再到OpenCV的“绽放”，我们已筑起一个完整的情绪识别堡垒。但堡垒需迭代：当前KNN虽简洁（~70%单被试准确），却在跨被试泛化（~50%）和特征深度上显露短板。本篇聚焦进阶优化——超参调优、特征升级、验证策略，直至深度学习（CNN/LSTM）对比。新增亮点：更多可运行代码示例（经code_execution验证），包括小波特征、完整sklearn管道、PyTorch CNN入门。理论+代码扩展，助你从“入门玩家”跃升“专家调教师”。