實驗室就自己乙個方向：做基於生理訊號的情感識別，一直知道有deap這個資料庫，但是一直沒有用，自己建的資料庫效果不好，所以準備用deap試一試。下面總結一下deap庫的使用方法。
1、deap資料庫
arousal, valence, liking and
dominance）。
訊號有32路eeg訊號（512hz）、gsr訊號、eog訊號、emg訊號、ppg訊號、temp(皮溫)、statue（狀態訊號）
個人感覺取樣頻率有點過低了，這樣的訊號效果肯定不會太理想。像emg的等訊號至少也要256hz的取樣頻率。
但是我不會去眼電什麼的啊。。。。只能迫不得已用這個資料了，畢竟比較新的資料庫。
還有就是這個還有3s的baseline這個有點蠢，3s連心跳都跳不了幾次，根本就算不來頻率資訊，尤其是一些低頻訊號如心率的低頻等。
2、看一下這個資料庫的一些分析結論。
通過統計發現對於4類狀態低效價低喚醒度（lalv）、高效價高喚醒度（hahv）、同理（lahv）和（halv），的統計均值和方差表如下。
然後按照他這個文獻的說法是他只下取樣到了256hz，用eeglab進行了高通濾波、用盲源分離去了eog，然後用welch方法提取了3到47hz的ecg訊號，並且把頻帶分成了幾個部分：
theta (3 - 7 hz), alpha (8 - 13 hz), beta (14 - 29 hz)和
gamma (30 - 47 hz)，觀察了一下使用者評分和這幾個頻帶的相關性。
3、分類方式
把情緒識別用3個二分類器表示：高低效價、高低喚醒度、高低liking。可能會有資料不平衡的問題。可以統計f1-score和採用對類不平衡有好的適應性的方法，並且用fisher線性判別進行特徵選擇。他提了下面這些特徵：
這些低頻特徵真是提的有點費力，因為時間太短了。
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