端到端情感解码
该网络通过稳健提取EEG能量与连接性特征，在SEED与SEED-IV情感数据集上取得优于基准方法的解码准确率。
Huang, Weichen · Wenlong, Wang · Li, Yuanqing · 魏武
IEEE Transactions on Affective Computing 2024
原始 EEG 信号信噪比低，滤波带与时空卷积层将其变换为高信噪比潜在信号，使下游特征提取更容易。
在 SEED 与 SEED-IV 两个公开数据集的准确率全面超过此前方法，证明时空滤波设计的有效性。
整个网络从滤波到分类联合优化，无需手工特征工程，直接对原始 EEG 进行操作。