【摘要】：通過對腦電信號的熵分析,進(jìn)行了情感識別研究,并根據(jù)腦電信號的非線性特性以及多重分形特性的特點(diǎn),提出了一種排列熵與多重分形指數(shù)相結(jié)合的情感腦電特征提取算法。該算法采用排列熵、Hurst指數(shù)、質(zhì)量指數(shù)和奇異譜寬度相結(jié)合,實現(xiàn)情感腦電的特征提取,采用支持向量機(jī)(SVM))實現(xiàn)情感識別。結(jié)果顯示,該算法兩兩情感識別,測試集最高正確率達(dá)到92.8%,除去激動對可怕外,正確率均在80%以上;與單獨(dú)使用排列熵和分形指數(shù)特征的方法相比,最高正確率分別提高41.9%和31.2%。進(jìn)一步分析了對積極和消極兩類情感狀態(tài)的識別效果,測試集平均正確率為78.3%,比排列熵與多重分形特征,測試集正確率分別提高了26.7%和1.6%。結(jié)果表明,基于排列熵與多重分形指數(shù)相結(jié)合的特征提取算法,能夠充分挖掘腦電信號的非線性特性與多重分形特征信息,是一種有效的情感腦電特征提取算法。

【相似文獻(xiàn)】

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