一直以來(lái),基于常規(guī)統(tǒng)計(jì)的人體生理信號(hào)特征提取被廣泛使用。然而,基于常規(guī)統(tǒng)計(jì)特征的方法在分類識(shí)別效果上并不理想。為了解決這類問(wèn)題,在研究生理信號(hào)的基礎(chǔ)上,本文首先介紹了所采集的生理信號(hào)——皮膚電信號(hào)和脈搏信號(hào),提出了生理信號(hào)的采集方案,并且設(shè)計(jì)了生理信號(hào)的采集流程,建立了生理信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù),并對(duì)這些生理信號(hào)進(jìn)行了低通濾波和去除基線漂移噪聲等預(yù)處理;其次,提出了基于遞歸圖和遞歸定量分析相結(jié)合的方法,提取了生理信號(hào)在遞歸圖中的遞歸率、確定率、對(duì)角線結(jié)構(gòu)長(zhǎng)度等10組特征,同時(shí),提取了傳統(tǒng)的21組統(tǒng)計(jì)特征,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明了非線性特征對(duì)情感識(shí)別效果比統(tǒng)計(jì)特征效果好;接著,融合了統(tǒng)計(jì)特征和非線性特征,為了解決融合后特征數(shù)量過(guò)大造成的維度災(zāi)難問(wèn)題,提出了混合蟻群和粒子群算法對(duì)生理信號(hào)的特征進(jìn)行特征選擇;最后,分別使用蟻群算法、粒子群算法和混合蟻群算法和粒子群算法進(jìn)行特征選擇,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),K最近鄰,樸素貝葉斯,決策樹(shù)算法進(jìn)行情感識(shí)別,以所有分類器的識(shí)別率均值作為最終的判斷標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明,遞歸圖中的特征是一組非常有效的特征,相對(duì)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特征提取,非線性特征提取方法提取的特征更少,但是在情感分類識(shí)別效果... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

激活度-效價(jià)情感空間

士研究生學(xué)位論文 第三章 生理信號(hào)的通過(guò)體表淺處動(dòng)脈（例如按壓腕部的動(dòng)脈）即可感受動(dòng)脈的擴(kuò)張，這中蘊(yùn)含著豐富的人體信息，其波形的變化和壓力的變化包含著人體各泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域�，F(xiàn)有研究表明，脈搏信號(hào)與人體情感密切相關(guān)。中，采用了紅外脈搏傳感器采集人體脈搏信號(hào)。紅外脈搏傳感器主要射的紅外線照射到人體血管位置，并接收人體血管反射或透射的紅外、處理，從而得到人體脈搏信號(hào)。圖 3.1 展示了皮膚電與脈搏信號(hào)采

ck 為了保護(hù) Rose，讓 Rose 坐在木板上，而自己被泡電視劇《愛(ài)情公寓》中的一段搞笑視頻。該片段展知等級(jí)不夠，不能取錢，必須購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品，整段影，選取了其中的恐懼片段。該片段主要展示了女孩，差點(diǎn)撞上了她。后來(lái)女主還跟這女孩說(shuō)了一會(huì)然消失，這時(shí)候女主才知道小女孩原來(lái)早已經(jīng)死去的嚇破了膽，直冒一身冷汗。師生，并且確保被采集者身體健康良好，無(wú)家族病信息注冊(cè)，以保證數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性，如圖 3.2 所示系統(tǒng)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于交叉和排序遞歸圖的癲癇腦電RQA分析[D]. 馮思源.南京郵電大學(xué) 2015
[2]模擬駕駛條件下駕駛員生理特性實(shí)驗(yàn)研究[D]. 高晗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3066565