【摘要】：人類的情感不僅包括心理反應(yīng)和生理反應(yīng),還反映了人的自身需求和主觀態(tài)度。研究表明人類情感的產(chǎn)生或活動與大腦皮層的活動相關(guān)度很大,這為通過腦電信號研究情感分類提供了依據(jù)。隨著腦科學(xué)的迅速發(fā)展和各個(gè)學(xué)科的深入研究,通過腦電信號進(jìn)行情感識別逐漸成為一個(gè)熱門課題。但不同受試者在不同時(shí)間所誘發(fā)腦電信號間的差異對情感分類的影響,以及如何提取有效的腦電情感特征來確保情感識別得到更高的準(zhǔn)確度和更好的魯棒性,仍是腦電情感分類研究亟待解決的問題。針對這些問題,本文進(jìn)行了如下研究:(1)研究如何減小腦電信號日間差異和波動對情感分類性能的影響,提高基于腦電的情感分類的魯棒性和準(zhǔn)確率。采用的數(shù)據(jù)集一是采集12個(gè)人連續(xù)五天的腦電數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集便于研究同一受試者在不同天,所誘發(fā)的腦電信號之間的波動和差異對情感分類的影響。采用兩種方法進(jìn)行研究。一種方法是采用數(shù)據(jù)空間自適應(yīng)和共空間模式算法對腦電數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理。先對腦電數(shù)據(jù)集采用數(shù)據(jù)空間自適應(yīng)算法與共空間模式算法進(jìn)行處理,使不同天所采集的腦電信號之間的差異最小化,類間的差異最大化。最后提取出腦電信號的功率譜密度特征、微分偏側(cè)與差異因果特征。另一種方法是采用共空間模式結(jié)合小波包分解的算法對腦電數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理。先對腦電情感數(shù)據(jù)采用共空間模式算法尋找最優(yōu)子空間,然后采用小波包分解算法進(jìn)行時(shí)頻域分解,最終提取出小波包能量特征。對這兩種方法處理后提取的特征,分別采用Bagging tree、支持向量機(jī)、線性判別分析和貝葉斯線性判別分析算法進(jìn)行情感分類。由兩種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,共空間模式結(jié)合小波包分解的腦電情感分類,能夠緩解腦電日間差異對情感分類的影響,并且分類精度高達(dá)86.20%,提高分類性能的有效性。(2)研究如何通過多特征提取及組合方法提高腦電信號情感分類的魯棒性和效率。采用數(shù)據(jù)集二,該數(shù)據(jù)集來自DEAP數(shù)據(jù)集,它不僅包含腦電信號,還包含外圍生理信號,它所包含的數(shù)據(jù)量較大,以便于研究多特征提取及組合方法提高腦電信號情感分類的魯棒性和效率。采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀c小波包分解兩種方法分析腦電情感數(shù)據(jù),然后分別提取平均能量、波動指數(shù)、樣本熵、近似熵、多尺度排列熵和Hurst指數(shù)等特征,選擇特征進(jìn)行特征組合,對組合后的特征集進(jìn)行分類,從而尋找出性能最優(yōu)的特征組合。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,腦電信號經(jīng)過小波包分解后,提取的樣本熵與近似熵的特征組合能夠更好地表征腦電情感信號的主要特征,分類準(zhǔn)確率高達(dá)95.54%。
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R318;TN911.7
【圖文】：

圖 2-3 大腦皮層Fig. 2-3 Cerebral cortex的分類按頻率分為：δ 波、θ 波、α 波、β 波、γ 波。當(dāng)人處于深度睡眠或麻醉、缺氧、及大腦病變的情況下，出V 至 200μV 間，其頻率在 1Hz 至 3Hz 間。常在人的中樞神經(jīng)系統(tǒng)出現(xiàn)抑郁狀態(tài)的情況下，出現(xiàn) θ 節(jié)律 間，其頻率在 4Hz 至 7Hz 間。最為明顯的節(jié)律性腦電波，其振幅在 20μV 至 100μV 間，其常在人腦處于興奮狀態(tài)的情況下，出現(xiàn) β 節(jié)律波，其振幅在 14Hz 至 30Hz 間。與大腦的活動有關(guān)，其頻率約在 31Hz 至 43Hz 間。的采集方法取 EEG 信號的途徑有兩種。一種是通過干電極獲取 EEG 信

圖 2-4 64 通道的10-20 系統(tǒng)記錄電極分布示意圖diagram of the 10-20 system recording electrode distr識別方法，通常通過人工檢測發(fā)現(xiàn)并丟棄信號中含有EEG 采集實(shí)驗(yàn)。然而，在實(shí)際的 EEG 采集中偽跡的去除：設(shè)采集到的 EEG 信號是 EEG 信號與偽跡通過測量可得到偽跡。該方法是在早期被意義明確，但可能會導(dǎo)致某一些有用的 E法（Principal components analysis，PCA）。EEG 分解后的各個(gè)分量依據(jù)能量占比的大小，雖然比偽跡減法的效果好，但由于未涉存在高階余信息。

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6 楊小軍;;圖片特征提取[J];中小企業(yè)管理與科技(中旬刊);2017年03期

7 武弘;;六種常用的網(wǎng)絡(luò)流量特征提取工具[J];計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò);2017年06期

8 李晉徽;楊俊安;王一;;一種新的基于瓶頸深度信念網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法及其在語種識別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年03期

9 唐朝霞;;一種基于特征提取的簡答題閱卷算法[J];湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

10 曹國輝;;車輛特征提取方法綜述[J];中國水運(yùn)(理論版);2006年03期

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2 薛燕;李建良;朱學(xué)芳;;人臉識別中特征提取的一種改進(jìn)方法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

3 黃先鋒;韓傳久;陳旭;周劍軍;;運(yùn)動目標(biāo)的分割與特征提取[A];全國第二屆信號處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議�？痆C];2008年

4 路文煥;曲悅欣;楊亞龍;王建榮;黨建武;;用于無聲語音接口的超聲圖像的混合特征提取[A];第十三屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議(NCMMSC2015)論文集[C];2015年

5 徐繼偉;李建中;柳勃;楊昆;;使用支持向量機(jī)和改進(jìn)特征提取方法的蛋白質(zhì)分類[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2005年

6 劉德剛;邵國凡;;高維遙感數(shù)據(jù)分析的特征提取方法[A];西部大開發(fā) 科教先行與可持續(xù)發(fā)展——中國科協(xié)2000年學(xué)術(shù)年會文集[C];2000年

7 姜成柱;劉志成;何其芳;卞榮;席聞;;基于信號分解與稀疏恢復(fù)的空間群目標(biāo)微動特征提取[A];第八屆中國航空學(xué)會青年科技論壇論文集[C];2018年

8 許強(qiáng);楊佳;;基于線性加權(quán)的免疫克隆算法的手指靜脈特征提取[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

9 高學(xué);金連文;尹俊勛;;基于筆劃密度的彈性網(wǎng)格特征提取方法[A];2001年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2001年

10 白真龍;霍強(qiáng);;在聯(lián)機(jī)手寫中文識別中一種針對8方向特征提取的改進(jìn)算法[A];中文信息處理前沿進(jìn)展——中國中文信息學(xué)會二十五周年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

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9 李建生;圖像元數(shù)據(jù)特征提取及其在檢索中的應(yīng)用[D];南京師范大學(xué);2006年

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6 熊玲;基于KCF的獨(dú)居老人室內(nèi)跟蹤與行為檢測研究[D];重慶師范大學(xué);2019年

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9 孫澤金;轉(zhuǎn)子故障信號的敏感特征提取方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2019年

10 白雪;圖像二值特征提取[D];北京郵電大學(xué);2019年

本文編號：2732768