SanjanaChinta1/eeg-based-stress-detection

# 基于脑电图的压力检测 ## 概述 本项目致力于通过机器学习和深度学习技术，利用脑电图（EEG）信号来检测压力水平。该 notebook 包含了数据预处理、特征提取、模型训练、评估以及性能比较，以实现对压力的有效分类。 ## 功能 - EEG 数据预处理 - 数据清洗与归一化 - 特征提取 - 探索性数据分析 (EDA) - 机器学习模型实现 - 深度学习模型实现 - 使用性能指标进行模型评估 - 多模型比较 ## 使用技术 - Python - Google Colab - NumPy - Pandas - Matplotlib - Scikit-learn - TensorFlow / Keras ## 数据集 本项目使用了一个 EEG 压力检测数据集，其中包含大脑信号记录及对应的压力标签。 数据集在此处：dataset.xlsx ## 实现的模型 - Random Forest - Gradient Boosting - CNN - LSTM - 1D ResNet - Ensemble Model ## 评估指标 - Accuracy - Precision - Recall - F1-Score - ROC-AUC - 混淆矩阵 ## 项目工作流 1. 加载 EEG 数据集 2. 数据预处理与清洗 3. 特征提取 4. 训练机器学习模型 5. 训练深度学习模型 6. 评估模型性能 7. 比较结果并确定表现最佳的模型 ## 结果 所实现的模型在通过 EEG 信号进行压力水平分类方面取得了极具竞争力的表现，并使用标准评估指标进行了对比分析。 ## 仓库结构 ``` EEG-Stress-Detection/ │ ├── EEG_Stress_Detection.ipynb └── README.md ``` ## 未来改进 - 实时压力检测 - Streamlit/Web 应用部署 - 模型优化与超参数调优 - 与可穿戴 EEG 设备的集成 ## 作者 Sanjana Chinta

标签：Apex, BSD, Caido项目解析, 医疗健康, 情绪识别, 数据挖掘, 机器学习, 深度学习, 脑机接口, 逆向工具