交互者情感识别：毕设源码+文档+数据集

资源摘要信息:"本资源包含了一个关于多模态生理信号情感识别的项目报告、源代码、文档说明和数据集。项目的目的是利用交互者生理信号进行情感分类，这是一个实时性较高的任务，主要依赖于1秒钟的信号数据进行情感的判定。 项目的特点包括： 1. 实时性：该项目针对实时性需求进行设计，使用短暂的1秒信号时间窗进行情感分类，这对于情感识别系统的响应速度和准确性提出了较高的要求。 2. 多模态性：多模态信号意味着项目不仅仅处理单一类型的生理信号，而是结合了多种信号模式（如心电图ECG、肌电图EMG、光电容积脉搏波PPG等），这可以提高情感分类的准确率。 3. 实战应用：本项目的源代码经过个人测试且在答辩中评分高达96分，表明其具备一定的实际应用价值，可直接下载学习并用于教学、研究或个人实践。 4. 适用人群广泛：该项目特别适合计算机及相关专业学生、老师和企业员工使用，同时也为初学者提供了学习和进阶的机会。 5. 开源精神：资源内附带README.md文件，方便用户了解和参考，但应遵守学术道德，不可用于商业目的。 该资源的主要内容包括： - 项目报告：详细描述了项目的研究背景、目标、研究方法和实验结果。 - 源代码：包含了用于情感识别的算法实现、数据预处理、模型训练、结果验证等关键部分的代码。 - 文档说明：提供了源代码的使用说明、安装指南、运行环境配置等文档，便于用户快速上手。 - 数据集：包含了用于训练和测试模型的生理信号数据集，这是实现情感识别的基础。 对于下载用户，以下是一些建议和指导： - 在使用源代码之前，请仔细阅读README.md文件，了解项目的安装和运行步骤。 - 如果你是初学者，建议首先熟悉相关的理论知识，如机器学习、深度学习、信号处理等，并尝试运行源代码以了解其工作原理。 - 对于有经验的用户，可以通过分析代码结构和模型设计来修改和优化现有系统，以满足特定的研究或应用需求。 - 不论是用于教学、研究还是个人兴趣，本资源都可以作为学习和实践的起点。 在使用本资源时，请注意以下几点： - 尊重知识产权，不得将本资源用于商业目的。 - 如果在运行源代码过程中遇到问题，可以向上传资源者寻求帮助，进行私聊交流或远程指导。 - 请确保在合法和道德的框架内使用本资源，并遵守相应的学术规范和法律法规。" 通过以上描述，可以了解到该项目涉及的多模态生理信号情感识别是一个结合了生理信号处理、机器学习、深度学习等众多IT领域知识的综合性研究课题。项目不仅对于学生和教师具有教学参考价值，而且对于科研人员和企业界人士在情感计算和人机交互领域中的研究和应用开发也有实际意义。