【摘 要】
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情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法（SEE）。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基于提取的脑电特征集合,首先通过t检验去除类间无显著差异的特征,再使用递归特征消除策略进行目标相关的特征选择,最后通过顺序后向特征选择策略确定最终的特征子集用于情感识别。实验结果
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62072212,U19A2061）； 吉林省中青年科技创新创业卓越人才（团队）项目（创新类）（20210509055RQ）； 吉林省大数据智能计算实验室项目（20180622002JC）；
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情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法（SEE）。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基于提取的脑电特征集合,首先通过t检验去除类间无显著差异的特征,再使用递归特征消除策略进行目标相关的特征选择,最后通过顺序后向特征选择策略确定最终的特征子集用于情感识别。实验结果表明:相较于其他方法,本文构建的模型有更好的情感识别能力。与现有的特征选择算法相比,SEE具有较低的时间复杂度并且能筛选出较优的特征子集。此外,分析了与情感相关的脑电通道和频带,实验结果体现了一定的生理学意义,为开发情绪靶向的脑电设备提供可能。
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