為精準捕獲并有效融合腦電信號中的時空特征以提高腦電情緒識別精度，本文提出一種基于獨立成分分析—遞歸圖和改進的第2代高效能網絡（EfficientNetV2）相結合的新方法。首先，采用獨立成分分析從腦電信號的關鍵通道中提取包含空間信息的獨立成分；然后，由遞歸圖轉換為二維圖像以更好地提取時間信息中的情感特征；最后，將二維圖像輸入到引入全局注意力機制和三重注意力機制的EfficientNetV2中，由全連接層輸出情感分類。為驗證所提方法的有效性，本研究基于上海交通大學情緒腦電數據集（SEED）進行對比實驗、通道選擇實驗和消融實驗。研究結果顯示，本文所提方法平均識別準確率為96.77%，顯著優于現有其他方法，為腦電情緒識別研究提供了新的思路。