【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及情绪识别，尤其涉及一种基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统。
技术介绍
1、情绪是人类涉及认知和意识的复杂状态，在社会和日常生活中发挥着至关重要的作用。积极情绪对人类有有益影响，而消极情绪则可能产生有害影响。例如抑郁症，会严重影响身心健康。情绪的准确识别在人机交互、健康管理、情感计算等领域具有重要意义。情绪识别已成为智能医疗领域的一个关键研究热点。在情绪识别研究领域，识别方法可以大致分为基于生理信号的情绪识别和基于非生理信号的情绪识别。生理信号由于主观上无法控制，可以更准确地反映真实的情绪状态。在这些生理信号中，脑电信号(electroencephalogram，eeg)作为一种不易操纵的非侵入性信号脱颖而出，在情绪识别研究中具有广阔的应用前景。
2、xu等人在论文“subject-independent eeg emotion recognition with hybridspatio-temporal gru-conv architecture”中提出了一种新颖的名为gru-conv情绪分类方法。g...
【技术保护点】
1.一种基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述脑电信号对集合表示为：
3.根据权利要求1所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述对脑电信号对集合中的信号进行时变的电极排序，对脑电信号数据结构进行优化，得到优化后的脑电信号数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述关联性矩阵Rj表示为：
5.根据权利要求3所述的基于自适应数...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述脑电信号对集合表示为：
3.根据权利要求1所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述对脑电信号对集合中的信号进行时变的电极排序，对脑电信号数据结构进行优化，得到优化后的脑电信号数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述关联性矩阵rj表示为：
5.根据权利要求3所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，所述重排位置索引l′j定义如下：
6.根据权利要求3所述的基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，其特征在于，优化后的脑电信号数...
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