【摘要】：心電信號作為一種重要的生理信號,已證明其中包含可靠情感信息.在實驗室誘發(fā)情感心電信號過程中,采用2遍情感視頻播放機制,在第二遍觀看視頻過程中獲取了記錄被試主觀情緒體驗的情感重評按鍵文件,據(jù)此截取可靠的情感心電信號.通過比較多種去趨勢波動分析算法,結果顯示CMA算法的性能最為穩(wěn)定.因此,采用CMA算法來計算情感心電信號的標度指數(shù).結果顯示,高興、悲傷、憤怒和恐懼的心電信號均具有長程相關性.以標度指數(shù)作為情感特征,采用Fisher分類器進行二分類的情感識別,高興、悲傷、憤怒和恐懼4種情感的正確識別率分別為89.56%,90.10%,70.43%,83.18%,說明情感心電信號的非線性特征對于識別目標情感具有很好的區(qū)分度.
[Abstract]:As an important physiological signal, ECG signal has been proved to contain reliable emotional information. In the process of eliciting emotional ECG signals in the laboratory, two emotional video playback mechanisms were used to obtain the emotional reappraisal key files recording the subjective emotional experience of the subjects during the second video viewing process, according to which the reliable emotional ECG signals were intercepted. The results show that the performance of CMA algorithm is the most stable. Therefore, CMA algorithm is used to calculate the scale index of emotional ECG signal. The results showed that ECG signals of happiness, sadness, anger and fear had long-term correlations. With the scale index as the affective feature, the correct recognition rate of the four emotions of happiness, sadness, anger and fear was 89.56 and 90.100.100.43 and 70.43 respectively by using Fisher classifier, and the correct recognition rates of the four emotions were 89.56, 90.100.43 and 70.43, respectively. It shows that the nonlinear characteristics of affective ECG signal have a good degree of discrimination in recognition of target emotion.
【作者單位】： 西南大學計算機與信息科學學院;西南大學電子信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61472330)
【分類號】：R318;TN911.7

【相似文獻】

相關期刊論文 前5條

1 Li I-chian;徐蕓;;培養(yǎng)的哺乳動物細胞中突變率的計算[J];國外醫(yī)學.遺傳學分冊;1985年01期

2 寧艷;江朝暉;安濱;馮煥清;;睡眠生理參數(shù)的去趨勢波動分析[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2007年02期

3 王秀蘭;云立新;;甘肅省岷縣1990-2010年當歸價格波動分析[J];醫(yī)學與社會;2012年11期

4 蔡冬梅;周衛(wèi)東;李淑芳;王紀文;賈桂娟;劉學伍;;基于去趨勢波動分析和支持向量機的癲癇腦電分類[J];生物物理學報;2011年02期

5 ;[J];;年期

相關會議論文 前4條

1 胡雪明;宋學鋒;曹慶仁;;多分形消除趨勢波動分析的簡化方法及其應用[A];管理科學與系統(tǒng)科學研究新進展——第7屆全國青年管理科學與系統(tǒng)科學學術會議論文集[C];2003年

2 鄭宇泉;姜青山;管河山;;基于聚類的股票波動分析及其應用[A];第四屆中國軟件工程大會論文集[C];2007年

3 杜修力;;局部解耦的時域波動分析方法[A];計算力學研究與進展——中國力學學會青年工作委員會第三屆學術年會論文集[C];1999年

4 王興萍;周斌;;寬頻等離子體波動分析器原理及設計[A];中國空間科學學會空間探測專業(yè)委員會第二十六屆全國空間探測學術研討會會議論文集[C];2013年

相關博士學位論文 前1條

1 張健;質(zhì)量工程試驗中的波動分析[D];蘇州大學;2004年

相關碩士學位論文 前6條

1 趙宏;中國股市非正常波動分析及對策研究[D];大連理工大學;2002年

2 夏飛;基于油價的產(chǎn)出波動分析[D];湖南大學;2006年

3 吳永恒;基于自適應非趨勢波動分析的齒輪故障診斷[D];武漢科技大學;2014年

4 趙莎莎;我國物價階段性波動分析[D];山東大學;2009年

5 馬靜姝;基于改進EMD和BEKK-MVGARCH的干散貨FFA市場波動分析[D];大連海事大學;2014年

6 萬亮亮;帶式輸送機非穩(wěn)態(tài)過程波動分析方法的研究[D];東北大學;2012年

，

本文編號：2365894