情绪定量模型的连续维度类型。
- 区分情绪状态的边界是模糊的，状态的变化和演变是连续的，没有断点。将情绪状态划分为十二种离散类型只能显示情绪的主要方面，并在精确量化情绪状态下失败。此外，在各种文化和国籍之间，离散的情感标签并不一致。例如，我们无法找到波兰语中的相应翻译，以表达“厌恶”的情感。因此，提出了情绪定量方法的连续维度类型。这种量化方法使用了几个相互正交的基本轴来显示情绪的不同维度，这解决了离散量化方法与丰富的情感内涵之间的矛盾。 Russell提出了价值双相情感象限系统，该系统已在有效的计算中被广泛接受。如图1（a）所示，价值和唤醒的经典两个维度用于描述价水平和唤醒情绪水平。
（A）和相应的自我评估Manikin量表（B）提出的价值 - 正极双极坐标系。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-737049.html
- 从正到负的价值轴的值（或评级）是指个人快乐和悲伤的程度的测量。同样，唤醒的正值表示活化状态（兴奋），而负值表示未激活状态（平静）。除了两个标准的基本轴外，还可以添加更多的尺寸以进行全面的情绪测量。优势维度代表了情感过程中个人的主要控制程度。当外部环境控制用户时，情绪状态处于较低的优势水平（例如，惊喜，恐惧等）。相反，当用户可以掌握外部环境时，情绪状态处于较高的优势水平。应该指出的是，各种离散的情绪状态可以将其定位到具有一对一信件的连续维状态空间中的特定位置。例如，悲伤的情绪位于连续情感坐标系统中的低唤醒统治地位 -低价坐标空间中，而幸福情绪则位于高唤醒高的统治高价值坐标空间中。评估连续情绪状态的广泛采用的方法是基于量表的自我评估Manikins(SAM）方法。 SAM的设计是通过将Manikins引入问卷中以视觉评估价和唤醒的程度。
数据简单介绍：
- DEAP（Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals)，该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学，荷兰特温特大学，瑞士日内瓦大学，瑞士联邦理工学院的Koelstra 等人通过实验采集到的，用来研究人类情感状态的多通道数据，可以公开免费获取。该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号，采集了32名（16名男性和16名女性）健康参与者的脑电数据。参加实验的人身体和心理都是健康状态，按照“10-20”国际导联标准的 32 导联（见电极分布图）电极帽采集脑电信号。志愿者被要求观看40个时长为一分钟的视频，并在 512Hz 采样频率下采集被试者的 EEG 信号。其中不止包含32个脑电通道，还包含了16个其他通道，其中包括眼电、心电等常见信号。所有被试均被要求在观看完视频后，按照从 1~9 的大小关系，标记所观看视频的 Valence（效价）、Arousal（唤醒度）、Dominance（优势度）的大小。（上面有具体介绍）
数据集的简单预处理：
- 生理信号采用512Hz采样，128Hz复采样（官方提供了经过预处理的复采样数据）每个被试者的生理信号矩阵为40408064（40首实验音乐，40导生理信号通道，8064个采样点）其中40首音乐均为时长1分钟的不同种类音乐视频，40导生理信号包括10-20系统下32导脑电信号、2 导眼电信号（1导水平眼电信号，1导竖直眼电信号）[眼电信号EOG]、2导肌电信号（EMG）、1导GSR信号（皮电）、1导呼吸带信号、1导体积描记器、1导体温记录信号。8064则是128Hz采样率下63s的数据，每一段信号记录前，都有3s静默时间。
据一般选取官网可下载的预处理( 降采样，去除眼电等噪声) 之后的数据（两个版本：data_preprocessed_matlab文件夹和data_pr - eprocessed_python文件夹，即matlab和python处理后的，格式分别为.mat和.dat），实验数据由32个文件组成。对应32个实验受试者每个参与者文件包含两个数组。
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