長期以來,腦電（Electroencephalogram,EEG）就是一種被學(xué)者們廣泛研究的生理信號,由于其具備時間分辨率高、空間分布廣等特性,在腦機接口、人工智能以及醫(yī)療健康等領(lǐng)域都有成功應(yīng)用。近年來,基于腦電情緒識別的研究是國內(nèi)外研究的熱點,其本質(zhì)是計算機通過機器學(xué)習(xí)等算法處理分析受試者的腦電信號,實現(xiàn)識別受試者此時的情緒狀態(tài)。當(dāng)下,由于深度學(xué)習(xí)可以深度挖掘數(shù)據(jù)中的信息,在很多領(lǐng)域明顯提升了識別精度,而被研究者們用于腦電情緒識別研究。基于深度學(xué)習(xí)方法的腦電情緒識別分為兩種,一是采用深度學(xué)習(xí)方法對人工設(shè)計的特征分類,但這種先人工提取相應(yīng)的腦電特征,之后用深度學(xué)習(xí)方法分類的方法流程需要更多依賴人工因素;二是依賴數(shù)據(jù)本身特性,直接用深度學(xué)習(xí)方法對原始數(shù)據(jù)分類,減少在識別過程中人工因素的影響。本文擬研究一種端對端的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,分別使用了通道注意力機制提取原始腦電信號中更具判別性的空間信息,使用自注意力機制提取腦電信號中更具判別性的時間信息,提出了一種基于注意力機制的注意力卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以直接從原始腦電信號中學(xué)習(xí)情緒相關(guān)特征并以此分類,實現(xiàn)端到端的情緒識別。本文主要探索在深度學(xué)習(xí)中采... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于深度學(xué)習(xí)方法的腦電研究調(diào)研

腦電情緒識別研究中的腦電形式

多導(dǎo)聯(lián)電極帽腦電采集設(shè)備圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]面向情緒識別的腦電特征研究綜述[J]. 張冠華,余旻婧,陳果,韓義恒,張丹,趙國朕,劉永進.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2019(09)



本文編號：3078628