基于腦電信號樣本熵的情感識別.pdf

1、情感識別是當前研究的一個熱點課題，屬于人工智能研究領域。對人的情感和認知的研究是人工智能的高級階段，研究人腦是如何處理各種情感狀態(tài)，對于探究人腦的運作機理有著十分重要的意義。情感識別在人們日常生活中起到的作用也越來越重要，由此產(chǎn)生了很多針對人類情感進行研究的方法，其中腦電信號特征提取是研究人類情感的主要手段之一。
　　基于EEG的情感識別應用非常廣，論文在已有研究的基礎上，著重進行了情感腦電的特征提取及識別的研究，主要工作如下:<

2、br>　　(1)提出一種基于腦電信號樣本熵的情感識別方法，EEG信號經(jīng)過偽跡去除和濾波處理之后，通過K-S檢驗篩選樣本熵存在顯著差異的電極，形成情感分類的特征向量，然后利用SVM-Weight算法進行分類。
　　(2)設計基于圖片刺激材料的心理學實驗范式，并采用實驗室購買的BP(Brain Products)腦電信號記錄儀系統(tǒng)在該實驗范式基礎上進行EEG信號的采集;然后使用BP系統(tǒng)提供的軟件將采集到的EEG信號進行預處理，并提取出

3、預處理后數(shù)據(jù)的β波段EEG信號;最后在提出理論的基礎上針對提取出的β波段EEG信號進行正負兩類情感狀態(tài)的識別。
　　(3)篩選Deap網(wǎng)站提供的預處理后的情感數(shù)據(jù)，找出其中行為實驗與被試標注一致的視頻;然后提取出預處理后數(shù)據(jù)的β波段EEG信號;最后在提出理論的基礎上針對提取出的β波段EEG信號對被試不同激活度和愉悅度的情感狀態(tài)進行識別。
　　(4)比較與分析樣本熵與其他三種特征提取方法（近似熵、LZC復雜度和Hurst指數(shù)）