脑电模型实战系列（四）：基于GAN和CGAN的脑电情绪识别，GAN/CGAN 在 DEAP EEG 情绪识别中的实战总结与改进方向从第一篇的DEAP EEG特征预处理（归一化+PCA/KernelPCA可视化），到第二篇纯GAN生成随机特征，第三篇数据增强分类实验（Acc+3%），第四篇CGAN定向合成高/低Arousal样本——我们用PyTorch一步步构建了完整pipeline：小样本EEG → 生成增强 → 情绪识别提升。这系列不只代码，还分享实战心得：GAN/CGAN不是黑箱，而是EEG情绪识别的“数据放大镜”。今天，整体总结技术要点、效果分析、局限反思、改进方向和建议。如果你是EEG新手，这篇是“毕业指南”；老鸟，可挑改进