论文摘要
情绪作为人脑的高级功能,对人们的个性特征和心理健康有很大的影响,利用网上公开的脑电情绪数据库(Deap数据库),根据心理较价和激励唤醒度等级进行情绪划分,对压力和平静两种情绪进行研究分析。在利用db4小波分解与重构算法分解信号的基础上,根据左右脑脑电在产生情绪时脑电信号非对称性的特点,提出一种新的情感特征提取方法,通过计算右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之差与右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之和,提取出脑电信号的不对称熵特征。利用遗传算法优化的支持向量机对情绪分类识别,平均识别率为88.625%,对比传统特征的分类识别率,利用不对称熵特征的分类识别率有明显提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 柳长源,李文强,毕晓君
关键词: 脑电信号,情绪识别,小波分解,不对称熵,支持向量机,遗传算法
来源: 传感技术学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术
单位: 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51779050),黑龙江省自然科学基金项目(F2016022)
分类号: TN911.7;R318
页码: 82-88
总页数: 7
文件大小: 1319K
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