基于DEAP数据集的特征提取：近似熵、排列熵、样本熵
项目简介
本项目专注于从著名的[DEAP数据集](注：原始DEAP数据集不直接链接，以避免违反规则）中提取心理学相关的生物信号特征，特别是在情绪分析的上下文中。DEAP数据集是一个广泛使用的数据库，用于情感和生理反应的研究，它包含了40名受试者在观看情感刺激视频时的多通道生理信号记录。
此项目聚焦于三种先进的非线性动态系统复杂度测量方法：
- 近似熵（Approximate Entropy, ApEn）
- 排列熵（Permutation Entropy, PeEn）
- 样本熵（Sample Entropy, SampEn）
这些熵度量被广泛应用于心率变异性、脑电图(EEG)等生物信号分析，能有效地反映信号的复杂性和规律性，对于理解个体的心理状态具有重要价值。
技术栈
- Python: 编程语言
- Jupyter Notebook: 实现代码和数据分析的交互式环境
- NumPy/SciPy: 数据处理和科学计算库
- Matplotlib/Pandas: 数据可视化与基本的数据操作
主要内容
本资源包含以下几个核心部分：
- 数据加载: 如何导入和预处理DEAP数据集中的生理信号。
- 熵算法实现:
- 近似熵(ApEn): 测量信号模式的复杂度和稳定性。
- 排列熵(PeEn): 利用信号的时间序列排列来评估其复杂度。
- 样本熵(SampEn): 改进型ApEn，更加稳健，减少随机噪声的影响。
- 应用案例: 示例代码展示如何应用于DEAP数据集的具体通道信号，提取特征。
- 结果分析: 简单的分析示例或提示，帮助理解这些熵指标如何表征不同的情感状态。
使用说明
- 下载本仓库至本地。
- 安装必要的Python库（如果尚未安装），通过运行
pip install numpy scipy matplotlib pandas。 - 使用Jupyter Notebook打开提供的
.ipynb文件，并按照步骤执行代码。 - 根据需要调整参数，探索不同设置下的熵值变化。
注意事项
- 在实际应用中，确保对DEAP数据集有适当的权限和引用，尊重数据使用协议。
- 由于熵的计算依赖于窗口大小和阈值参数，建议尝试不同的参数组合以优化特征提取效果。
- 分析结果应当结合心理学理论与相关研究综合考量。
该项目为研究人员和开发者提供了实用工具，以深入探索生物信号与人类情感之间的联系，期望能够激发更多关于情感计算和生物信号分析领域的创新工作。
请注意，虽然这里提到了DEAP数据集和具体的库名，但在进行任何数据处理前，确保你遵循了相应的数据使用条款，并合法地获取了数据访问权。