deap数据集

脑电模型实战系列（四）：基于GAN和CGAN的脑电情绪识别 DEAP EEG， PyTorch 纯 GAN 实战：生成 DEAP EEG 特征向量（二）大家好！欢迎来到系列的第二篇。在上篇中，我们搞定了DEAP数据集的EEG特征预处理：归一化到[-1,1]区间，并用PCA/KernelPCA可视化了Arousal情绪分布（线性分离弱，非线性强）。今天，我们直奔主题：用PyTorch从零构建纯GAN（生成对抗网络），生成371维的EEG+生理特征向量。为什么GAN适合EEG数据增强？DEAP只有1280样本，情绪类别（如Arousal高/低）可能不平衡，GAN能“无监督”从噪声中生成新样本，扩充数据集、填补分布空白——完美解决小样本难题！

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”。

脑电模型实战系列（三）：DEAP 数据集处理与 Russell 环状模型实战（一）🌟 引言：当深度学习遇见“大脑电流”在人工智能的众多分支中，情感计算（Affective Computing）始终是最具挑战性的领域之一。不同于通过面部表情或语音来识别情绪（这些行为可以被人类刻意伪装），脑电信号（EEG）直接来源于中枢神经系统，被认为是捕捉人类真实情感的“黄金标准”。

我是有底线的