【摘 要】
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脑电的研究正在不断突破并取得成果，在情绪识别领域，包含脑电信号采集、数据预处理、提取时频特征、构建脑网络特征和分类识别等步骤。本文综述了脑电特征计算方法的现状，脑电情绪识别的步骤、方法，归纳总结了应用方式并对今后的发展进行展望。脑电情绪识别的应用展现出巨大的潜力，如心理健康评估、情绪感知计算和人机交互。随着机器学习和人工智能的进步，以及脑电图信号处理的改进，有望进一步提高基于脑电图的情绪识别的准确
【基金项目】
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广元市级人工智能研究中心课题（2021KB02）；
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脑电的研究正在不断突破并取得成果，在情绪识别领域，包含脑电信号采集、数据预处理、提取时频特征、构建脑网络特征和分类识别等步骤。本文综述了脑电特征计算方法的现状，脑电情绪识别的步骤、方法，归纳总结了应用方式并对今后的发展进行展望。脑电情绪识别的应用展现出巨大的潜力，如心理健康评估、情绪感知计算和人机交互。随着机器学习和人工智能的进步，以及脑电图信号处理的改进，有望进一步提高基于脑电图的情绪识别的准确性和可靠性。本文对脑电情绪识别特征计算方法，情绪识别的步骤和临床应用方面的具体事例进行了阐述，并对未来的方向进行了展望，对于研究人员系统地了解脑电情绪识别具有积极意义。
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