该片文章是频域先验 + 空间拓扑 + Transformer在 EEG 情绪识别的里程碑工作，针对现有模型频域特征挖掘不足、Transformer 缺乏归纳偏置、跨被试泛化差三大核心痛点，提出傅里叶邻接 Transformer（FAT），在 SEED、DEAP 数据集上刷新 SOTA。

闲来无事，整理了一下之前做过的项目，这个项目为基于python开发的微博舆情情感分析。

写了一份适合刚入门脑电情绪识别的一个可用于练手的代码讲解。首先再进行用脑电信号进行情绪识别时会对数据进行一个处理，比如计算出微分熵，功率谱图等。在这里我们首先采用计算出微分熵DE。