لدراسة الأشرطة الترددية الحاسمة والقنوات، تقدم هذه الورقة استخدام الشبكات العصبية العميقة (DBNs) لبناء نماذج تمييز المشاعر القائمة على تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لثلاثة مشاعر: إيجابية، ومحايدة، وسلبية. تم تطوير مجموعة بيانات EEG تم جمعها من 15 مشاركاً، حيث يُجري كل مشارك التجربة مرتين بفاصل زمني يبلغ بضعة أيام. تم تدريب الشبكات العصبية العميقة باستخدام ميزات الانتروبيا التفاضلية المستخلصة من بيانات EEG متعددة القنوات. وتم فحص أوزان الشبكات العصبية المدربة، ودراسة الأشرطة الترددية والقنوات الحاسمة. تم اختيار أربع ملفات مختلفة تتضمن 4 و6 و9 و12 قناة. وتبين أن دقة التمييز لهذه الملفات الأربع مستقرة نسبياً، مع أفضل دقة وصلت إلى 86.65٪، وهي أفضل من دقة النموذج الأصلي المبني على 62 قناة. كما أن الأشرطة الترددية والقنوات الحاسمة التي تم تحديدها باستخدام أوزان الشبكات العصبية المدربة تتماشى مع الملاحظات السابقة. علاوة على ذلك، تُظهر نتائج تجاربنا أن هناك توقيعات عصبية مرتبطة بمشاعر مختلفة، وأن هذه التوقيعات تمتلك خصائص مشتركة عبر الجلسات والأفراد. وتم مقارنة أداء النماذج العميقة مع النماذج السطحية، حيث بلغت الدقة المتوسطة للـ DBN وSVM وLR وKNN على التوالي 86.08٪ و83.99٪ و82.70٪ و72.60٪.