面向情感计算界面的基于变分模态分解与卷积神经网络的 EEG 情绪识别

基于摘要分析。该研究针对 EEG 的正向、中性和负向三类情绪识别，提出两阶段变分模态分解（VMD）处理与卷积神经网络（CNN）分类流程，并比较网络深度及激活函数，以寻找适合该任务的超参数配置。 机制方面，作者提出使用两阶段 VMD 去除 EEG 中的伪迹与噪声，并将信号分解为 delta、theta、alpha、beta 和 gamma 五类脑波；随后从 1 秒脑波片段提取微分熵特征作为 CNN 输入，而非直接输入脑波。作者将这种特征输入设计用于减小 CNN 模型规模，但摘要未提供参数量或计算开销对照。研究组合了 2、5、7 层 CNN 与四种激活函数，构建十二个模型；除 ReLU 外，其余激活函数及具体网络结构尚未验证。 结果方面，作者在标准 SEED 数据库上训练并测试模型，报告 ReLU 架构在四种激活函数中取得较高的总体 Accuracy，为 90.33%。按正向、负向、中性类别的顺序，作者报告 2 层 ReLU CNN 的类别 Accuracy 分别为 100%、94.44%、78.2%，7 层 CNN 分别为 100%、94.40%、89.13%。这些数值均来自摘要所述 SEED 评估，但被试内、跨被试或跨会话协议、训练测试划分、类别指标计算方式，以及总体 Accuracy 对应的具体网络深度尚未验证，不能据此推断跨被试性能。 复现时需核对两阶段 VMD 的参数与处理顺序、频带对应方式、微分熵计算细节、1 秒片段生成及划分规则，并确认各模型是否采用一致的训练与评估条件。摘要中的类别结果提示中性情绪识别值得进一步分析，但其差异的统计可靠性及原因尚未验证；实验协议、消融及统计信息需结合全文核查。