脑电模型实战系列（四）：基于GAN和CGAN的脑电情绪识别 DEAP EEG ，GAN 生成特征的数据增强实验：DEAP Arousal 分类实战（三）大家好！欢迎来到系列的第三篇。前两篇我们已打好基础：第一篇预处理DEAP EEG特征到[-1,1]，用PCA/KernelPCA看Arousal分布；第二篇用PyTorch纯GAN生成5000个“假”特征，PCA重叠80%+。今天实战验证：GAN生成的数据真能帮分类器提升性能吗？ DEAP样本少（1280），直接分类Arousal（高/低唤醒）基线Acc仅65%——加GAN数据，能否破70%？这篇不带完整Notebook（基于前两篇代码易复现），焦点是实验设计、结果对比和思考。适合想落地数据增强的你！