本项目面向需要快速部署脑电情绪识别模型的科研人员与开发者,解决了传统AI模型难以落地、使用门槛高、缺乏图形界面的痛点。用户无需编写代码,即可在图形界面中加载脑电数据、提取特征并进行情绪识别预测。
与市场上常见的命令行模型部署方式不同,本工具采用 PyQt5 构建图形化界面,支持 EEG 信号可视化、模型加载与情感输出一体化操作。界面友好,适合非程序员用户;同时提供可定制模型加载接口,方便科研扩展。
项目整体使用 Python 编写,模型基于 PyTorch 实现,前端采用 PyQt5,数据处理部分集成了 NumPy、scikit-learn 等成熟库,具备良好的可维护性与跨平台兼容性。适用于科研、教学、快速原型验证等场景。
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