《基于维度情感模型的脑电信号情绪识别》为作者：刘鹏最新的研究成果，本论文的主要观点为针对维度模型生理信号情绪识别准确率较低的问题，本文基于DEAP维度情感生理数据集，利用AR模型功率谱估计方法，提取脑电θ、α、β、γ节律的情绪脑电功率谱密度；采用小波包分解提取脑电小波包系数和能量占比时频特征；通过非线性分析提取脑电样本熵和小波熵特征。然后，设计栈式自编码神经网络算法对脑电组合特征在效价和唤醒度两个情感维度上进行机器情绪识别。最后，分析了脑电特征、数据均衡以及情感标签对情绪识别结果的影响。仿真试验表明了栈式自编码神经网络用于脑电维度情感识别的有效性，在情绪效价维度上，脑电情绪平均识别正确率可达80。3%；在唤醒度上，平均识别正确率达81。5%。该研究可为连续维度情绪自动分析和机器识别提供实际应用借鉴。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。