基于小波相干算法的腦區(qū)情緒特性研究
發(fā)布時間:2021-07-10 14:51
研究了人腦不同區(qū)域情緒腦電信號的差異特性。按照國際10-20電極分布系統(tǒng)將大腦分成5個腦區(qū),選用視頻情緒誘發(fā)素材誘發(fā)被試產(chǎn)生正性、中性、負性情緒同時采集其腦電信號,設(shè)置各腦區(qū)小波相干指數(shù)為參數(shù),研究其差異性并進行模式識別。結(jié)果顯示:不同情緒狀態(tài)下額葉、頂葉δ波段的小波相干指數(shù)具有顯著差異(p<0.05),并且統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)將中性情緒小波相干指數(shù)作為基準(zhǔn),負性情緒的小波相干指數(shù)增大,正性情緒的小波相干指數(shù)降低。實驗結(jié)果驗證了額葉和頂葉的小波相干指數(shù)對情緒三分類問題有較好的識別效果,頂葉情緒識別率高達96.67%,進一步證明了情緒處理時額葉、頂葉兩個腦區(qū)被激活,且不同情緒狀態(tài)下激活程度不同。
【文章來源】:傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(01)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
不同情緒狀態(tài)下小波相干比較圖
圖4 不同性別被試情緒識別效果圖提取25名被試所有有效情緒腦電數(shù)據(jù)段,總計4 350個帶有事件標(biāo)記的視頻誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)段。計算其F3-F7、F4-F8、F3-F4-、F7-F8以及P3-P4小波相干指數(shù)作為特征量,得到如圖6的識別結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)額葉和頂葉兩個腦區(qū)的小波相干指數(shù)對情緒三分類問題均有較高的識別率,均在80%以上。其中頂葉(P3-P4)小波相干指數(shù)對情緒三分類問題的識別率最高,達到96.67%。
提取25名被試所有有效情緒腦電數(shù)據(jù)段,總計4 350個帶有事件標(biāo)記的視頻誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)段。計算其F3-F7、F4-F8、F3-F4-、F7-F8以及P3-P4小波相干指數(shù)作為特征量,得到如圖6的識別結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)額葉和頂葉兩個腦區(qū)的小波相干指數(shù)對情緒三分類問題均有較高的識別率,均在80%以上。其中頂葉(P3-P4)小波相干指數(shù)對情緒三分類問題的識別率最高,達到96.67%。以上結(jié)果進一步驗證了正性情緒、中性情緒、負性情緒狀態(tài)下,額葉和頂葉兩個腦區(qū)成功被激活,并且不同情緒狀態(tài)的激活程度不同。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于腦電信號的情緒特征提取與分類[J]. 柳長源,李文強,畢曉君. 傳感技術(shù)學(xué)報. 2019(01)
[2]基于晚期正電位的腦電情緒識別[J]. 王鳳,焦凱強,郭茂田. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(35)
碩士論文
[1]基于情緒認(rèn)知的視聽誘發(fā)腦電信號處理與分析[D]. 張琪.山西大學(xué) 2016
[2]基于腦電信號的情緒分類研究[D]. 袁海云.南京師范大學(xué) 2014
本文編號:3276123
【文章來源】:傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(01)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
不同情緒狀態(tài)下小波相干比較圖
圖4 不同性別被試情緒識別效果圖提取25名被試所有有效情緒腦電數(shù)據(jù)段,總計4 350個帶有事件標(biāo)記的視頻誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)段。計算其F3-F7、F4-F8、F3-F4-、F7-F8以及P3-P4小波相干指數(shù)作為特征量,得到如圖6的識別結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)額葉和頂葉兩個腦區(qū)的小波相干指數(shù)對情緒三分類問題均有較高的識別率,均在80%以上。其中頂葉(P3-P4)小波相干指數(shù)對情緒三分類問題的識別率最高,達到96.67%。
提取25名被試所有有效情緒腦電數(shù)據(jù)段,總計4 350個帶有事件標(biāo)記的視頻誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)段。計算其F3-F7、F4-F8、F3-F4-、F7-F8以及P3-P4小波相干指數(shù)作為特征量,得到如圖6的識別結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)額葉和頂葉兩個腦區(qū)的小波相干指數(shù)對情緒三分類問題均有較高的識別率,均在80%以上。其中頂葉(P3-P4)小波相干指數(shù)對情緒三分類問題的識別率最高,達到96.67%。以上結(jié)果進一步驗證了正性情緒、中性情緒、負性情緒狀態(tài)下,額葉和頂葉兩個腦區(qū)成功被激活,并且不同情緒狀態(tài)的激活程度不同。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于腦電信號的情緒特征提取與分類[J]. 柳長源,李文強,畢曉君. 傳感技術(shù)學(xué)報. 2019(01)
[2]基于晚期正電位的腦電情緒識別[J]. 王鳳,焦凱強,郭茂田. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(35)
碩士論文
[1]基于情緒認(rèn)知的視聽誘發(fā)腦電信號處理與分析[D]. 張琪.山西大學(xué) 2016
[2]基于腦電信號的情緒分類研究[D]. 袁海云.南京師范大學(xué) 2014
本文編號:3276123
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