注意力殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)合LSTM 的EEG 情緒識別研究

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摘要：基于腦電信號的情感識別已成為情感計算和人機交互領(lǐng)域的一個重要挑戰(zhàn)。由于腦電信號中具有時間、空間、頻率維度信息，采用結(jié)合注意力殘差網(wǎng)絡(luò)與長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的混合網(wǎng)絡(luò)模型（ECA-ResNet-LSTM）對腦電信號進行特征提取與識別。首先，提取時域分段后腦電信號不同頻帶微分熵特征，將從不同通道中提取出的微分熵特征轉(zhuǎn)化為四維特征矩陣；然后通過注意力殘差網(wǎng)絡(luò)（ECA-ResNet）提取腦電信號中空間與頻率信息，并引入注意力機制重新分配更相關(guān)頻帶信息的權(quán)重，長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（ LSTM）從ECA-ResNet 的輸出中提取時間相關(guān)信息。（剩余1058字）