脑电情绪识别：从数据采集到实验分析的完整流程

在情绪识别领域，脑电信号（Electroencephalography，简称EEG）被广泛应用于研究人类情绪状态的测量和分析。本文将介绍从数据采集到实验分析的完整流程，包括脑电信号采集、预处理、特征提取和情绪分类等步骤。

1. 数据采集
   首先，我们需要采集脑电信号数据。通常，使用专业的脑电采集设备，如脑电帽或脑电电极，将电极放置在被试者的头皮上。然后，通过连接电极和数据采集设备，可以记录下脑电信号。

2. 数据预处理
   脑电信号在采集过程中会受到各种干扰，如肌电干扰、眼动干扰和电极伪影等。因此，数据预处理是必不可少的步骤。预处理的目标是去除这些干扰，以及减少噪声对后续分析的影响。

常见的预处理步骤包括：

• 去除直流偏移：通过对信号进行高通滤波，去除低频成分。
• 去除肌电干扰：使用低通滤波器滤除肌电干扰，通常肌电干扰的频率范围是20Hz以下。
• 去除眼动干扰：通过独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）或滤波器法去除眼动干扰。
• 去除伪影：根据电极的位置和参考选择，使用重参考或者平均参考等方法去除电极伪影。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用MNE库进行数据预处理：

import mne

# 读取原始脑电数据
raw =