基于DEAP和MABHOB的二分类脑电情绪识别（深度神经网络和卷积神经网络）代码解析
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整体结构：
1. dataset文件夹，数据集处理部分：执行论文讲述第3节中详细说明的所有预处理步骤的脚本
1.1 prepare_deap.py：准备deap数据集
1.2 prepare_mahnob.py：准备mahnob数据集
1.3 reduce-dim.py：对输入EEG数据进行降维的实用函数。用于prepare deap.py和prepare mahnob.py
2. nn文件夹，数据集、模型、训练程序的脚本和配置
datasets.py：读取数据集，PyTorch的类，用于读取DEAP和MAHNOB中的示例。
models.py：构建模型，PyTorch的DNN和CNN架构模型，详见论文讲述第4节
train-utils.py：包含train程序的代码
train.py：启动train程序
utils.py：函数调用，包含在其他脚本中使用的实用程序函数。
configs：修改参数，包含模型、超参数、训练程序的YAML配置文件
3. statistical analysis文件夹：进行模型测试和结果分析，执行论文中使用的统计测试的脚本
5x2cv test.py：执行5x2交叉验证配对t检验（见论文第5.2.2节）。
confidence intervals.py：计算第5节结果的置信区间。
kfold cross validation.py：执行kfold的交叉验证。用于进行5x2cv测试，但也可以单独使用 mcnemar测试.py：对预训练的DNN和CNN模型进行
mcnemar test.py：对预训练的DNN和CNN模型进行McNemars测试（见论文第5.2.1节）
4. pretrained models文件夹，保存好的预训练模型：
包含4个预训练模型（DEAP上的DNN、DEAP上CNN、MAHNOB上DNN、MAHNOB上CNN），其结果在第5节的第一部分。
部分代码截图：
1. dataset文件夹，数据集处理部分：执行论文讲述第3节中详细说明的所有预处理步骤的脚本
1.1 prepare_deap.py：准备deap数据集
1.2 prepare_mahnob.py：准备mahnob数据集
1.3 reduce-dim.py：对输入EEG数据进行降维的实用函数。用于prepare deap.py和prepare mahnob.py
2. nn文件夹，数据集、模型、训练程序的脚本和配置
datasets.py：读取数据集，PyTorch的类，用于读取DEAP和MAHNOB中的示例。
models.py：构建模型，PyTorch的DNN和CNN架构模型，详见论文讲述第4节
train-utils.py：包含train程序的代码
train.py：启动train程序
utils.py：函数调用，包含在其他脚本中使用的实用程序函数。
configs：修改参数，包含模型、超参数、训练程序的YAML配置文件
3. statistical analysis文件夹：进行模型测试和结果分析，执行论文中使用的统计测试的脚本
5x2cv test.py：执行5x2交叉验证配对t检验（见论文第5.2.2节）。
confidence intervals.py：计算第5节结果的置信区间。
kfold cross validation.py：执行kfold的交叉验证。用于进行5x2cv测试，但也可以单独使用 mcnemar测试.py：对预训练的DNN和CNN模型进行
mcnemar test.py：对预训练的DNN和CNN模型进行McNemars测试（见论文第5.2.1节）
4. pretrained models文件夹，保存好的预训练模型：
包含4个预训练模型（DEAP上的DNN、DEAP上CNN、MAHNOB上DNN、MAHNOB上CNN），其结果在第5节的第一部分。
