换一批摘要情绪作为个体对客观环境的主观心理和生理反应体系,在人机交互场景中扮演着关键调节角色.情绪识别技术在医学、教育、心理学和军事等多个交叉学科领域具有重要应用价值.相较于面部表情、语音语调和肢体动作等易受主观调控的非生理信号,生理信号具有更高的客观性和真实性.其中,脑电信号(EEG)作为典型的生理信号,在采集便捷性和识别准确性方面具有一定优势,已成为情绪识别领域的重要研究对象.系统综述了基于EEG信号的情绪识别特征提取方法及其研究进展,梳理了包括时域和频域特征、空间域特征、脑网络特征、浅层非线性和流形特征的多维分析框架,重点分析了基于深度学习的自动特征提取方法的技术演进,从多模态融合、个体差异校正以及实时解码等多维度展望了未来技术发展趋势.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0258-8021.2025.04.009
发布时间
2025-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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