基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別研究.pdf

1、本文主要研究基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別，根據(jù)腦電信號(hào)的特點(diǎn)和情緒的產(chǎn)生機(jī)制，結(jié)合已有的相關(guān)研究，對大腦額葉區(qū)進(jìn)行情緒腦電的分類研究。通過對DEAP數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)分析，根據(jù)愉悅度和喚醒度的二維情緒維度模型，選取了壓力狀態(tài)和平靜狀態(tài)作為情緒類別。論文的主要研究點(diǎn)如下：
　　1、研究了腦電信號(hào)的特征提取方法。利用線性分析的小波變換，提取了情緒腦電不同節(jié)律下的小波能量；利用非線性動(dòng)力學(xué)方法提取了情緒腦電的非線性特征，包括近似熵、樣本熵和排列熵三

2、種方法。
　　2、研究了腦電信號(hào)的模式分類方法。主要運(yùn)用支持向量機(jī)（SVM）分類方法，研究了SVM懲罰因子和徑向基核函數(shù)參數(shù)的選擇，以及通過改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　3、進(jìn)行了基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別實(shí)驗(yàn)研究。利用小波能量和三個(gè)非線性參數(shù)，通過SVM對壓力態(tài)和平靜態(tài)的腦電信號(hào)進(jìn)行分析，分別從單個(gè)特征參數(shù)和融合多個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別分類。
　　結(jié)果表明：從特征參數(shù)的方法來看，非線性分析法的分類