# Human-Emotion-Analysis-using-EEG-from-DEAP-dataset
This is the implementation of recognition of Emotional States using EEG Signals on the basis of Time-Frequency Analysis and SVM Classifier which was published at International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), a Scopus indexed, SJR 2017 & CiteScore 2017 Q2 on both of the (Electrical & Electronics Engineering) and (Computer Science)
## JOURNAL
[Published journal](http://ijece.iaescore.com/index.php/IJECE/article/view/12733).The whole implementation was done by MATLAB.
## DATASET
The dataset which was used to carry out the experiment was DEAP [dataset](http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/)
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基于SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别matlab代码
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2022-10-16
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1.版本:matlab2019a,不会运行可私信 2.领域:基础教程 3.内容:基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别(四分类)附matlab代码 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
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基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别(四分类)附matlab代码.zip (16个子文件)
基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别(四分类)附matlab代码
12733-31443-1-PB.pdf 483KB
beta_band_filter.m 764B
delta_band_filter.m 556B
testFile_01.txt 67B
dwt analysis
svm_dwt_analysis_of_human_emotion.ipynb 37KB
knn_dwt_emotion_recognition.ipynb 2KB
lowpass_filter.m 527B
dwt_feature_extraxtion.m 3KB
theta_band_filter.m 766B
forGraphGeneration.m 3KB
psd analysis knn and svm
knn.ipynb 2KB
(论文加源码)基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别(matlab代码)(四分类)
alpha_band_filter.m 741B
process_dwt_final.m 3KB
README.md 679B
dwt_graphs.m 2KB
process.m 4KB
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资源评论
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