基于脑电的情绪识别技术综述：从信号处理到应用前景

内容概要：本文综述了基于脑电的情绪识别研究进展，阐述了情绪的生理基础、分类及诱发方法，重点介绍了基于脑电的情绪识别的主要步骤，包括脑电信号的采集、预处理、特征提取、特征降维、情绪模式的学习和分类。文章指出，脑电信号的特征提取主要分为时域特征、频域特征和时频特征三类，并讨论了特征降维和分类方法。此外，文章探讨了基于脑电的情绪识别在高级脑-计算机接口、在线疲劳监测、士兵精神状态监测和远程教育等方面的应用前景，指出了当前存在的问题，如脑电信号采集技术的局限性和个体差异性。 适合人群：从事神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域研究的专业人士，以及对基于脑电的情绪识别感兴趣的科研人员和研究生。 使用场景及目标：①帮助研究人员了解基于脑电的情绪识别的研究现状和发展趋势；②为开发基于脑电的情绪识别系统提供理论和技术支持；③推动基于脑电的情绪识别技术在实际应用场景中的落地，如脑-计算机接口、疲劳监测、精神状态监测和远程教育等。 其他说明：本文强调了脑电信号采集和处理技术的发展对情绪识别的重要性，指出未来的研究应致力于提高脑电信号的质量和处理效率，探索更稳定的脑电特征和更准确的情绪分类模型，以促进该技术的广泛应用。