脑电信号特征提取与降维：提升情绪分类模型效率

脑电信号经过处理之后，需要从中提取能有效反映不同情绪状态的特征变量以便于分类模型的构建，常用的脑电特征主要包括时域特征、频域特征和时频域特征。

其中，时域特征包括振幅、斜率、波形宽度等；频域特征则包括功率谱密度、频率带能量等；时频域特征则是时域和频域特征的结合，例如小波变换和短时傅里叶变换等。

在提取特征变量之后，常常需要对其进行降重处理，以减少特征数量、提高分类模型的效率和准确度。常用的降重方法包括主成分分析 (PCA)、线性判别分析 (LDA) 和局部线性嵌入 (LLE) 等。这些方法可以从不同角度对特征变量进行降维和压缩，以便于后续的分类和预测分析。