本文選題：腦電信號(hào) + 自適應(yīng)Lempel-Ziv復(fù)雜度��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年09期

【摘要】：腦電信號(hào)是研究人類情感的主要手段之一。將Lempel-Ziv復(fù)雜度算法應(yīng)用在腦電情感分類方面,并對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)。針對(duì)腦電信號(hào)變化微弱的情況,在二值化過(guò)程對(duì)原有二值化方法進(jìn)行改進(jìn),采用自適應(yīng)方法調(diào)整信號(hào)分段區(qū)域,提取腦電情感數(shù)據(jù)特征,刻畫了相鄰點(diǎn)之間的相互關(guān)系和細(xì)節(jié)信息。探究不同情感狀態(tài)下、不同電極復(fù)雜度的變化規(guī)律,采用SVM進(jìn)行特征分類,驗(yàn)證了所提取特征的質(zhì)量和有效性。
[Abstract]:EEG signal is one of the main methods to study human emotion. The Lempel-Ziv complexity algorithm is applied to EEG emotion classification and the corresponding improvement is made. In view of the weak change of EEG signal, the original binarization method is improved in the process of binarization. The adaptive method is used to adjust the segmented region of the signal, and the feature of EEG emotional data is extracted. The relationship and detail information between adjacent points are described. Under different emotion states, the variation of electrode complexity is studied, and SVM is used to classify the features to verify the quality and effectiveness of the extracted features.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61070077) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2010011020-2) 山西省研究生優(yōu)秀創(chuàng)新項(xiàng)目(20113034)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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2 黃小娜;石硯;;腦電EEG信號(hào)的分析方法[J];甘肅科技;2010年09期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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6 王亞卿;曹艷s，

本文編號(hào)：1995651