本文關鍵詞：基于64導腦電信號的后悔情感識別

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【摘要】：針對生理信號的情感識別研究是情感計算中一項重要的內(nèi)容,其中主要是對基本情緒的生理信號研究。近年來情感識別研究的情緒種類已經(jīng)由基本情緒過渡到例如焦慮、失望等復雜的社會情緒,然而在情感識別領域還沒有對后悔這類情感進行相關的研究。后悔情緒是個體依賴于社會情境基于認知判斷而產(chǎn)生的消極社會情感。如何有效地識別后悔情緒、判別后悔情緒的程度對人類身心健康尤其重要。本文基于前人情感識別的研究方法,提取了25個被試在賭博實驗中產(chǎn)生的后悔情緒的腦電信號,對后悔情緒的識別、判定進行研究,具體工作如下:(1)制定后悔情緒的誘發(fā)方案及后悔情緒腦電信號的采集。為了誘發(fā)被試的后悔情緒,引入心理學用于誘發(fā)后悔情緒的賭博范式,在實驗室情景下,讓被試完成電腦程序預先設計的賭博游戲,并操控賭博輸贏及其價值的反饋方式,使個體基于給定反饋方式及反事實思維產(chǎn)生相應的情緒。使用64導電極帽采集被試后悔情緒以及實驗伴隨產(chǎn)生的失望、高興和慶幸情緒的腦電信號。(2)對后悔等情緒的腦電信號進行預處理。參考心理學事件相關電位(ERP)的研究對后悔等情緒的腦電信號進行處理。經(jīng)過基本的重參考、降采樣、濾波以后,根據(jù)實驗中設置的反饋呈現(xiàn)時間關鍵點提取出后悔等情緒的腦電信號片段。結合手動處理以及獨立成分分析剔除眼電、肌電等偽跡進而完成預處理得到較為純凈地情緒信號片段。(3)對后悔等情緒進行事件相關頻譜擾動(ERSP)分析。通過ERSP分析腦電數(shù)據(jù)各個頻段、時段的能量變化從神經(jīng)活動層面來探究后悔情緒的神經(jīng)生理機制。結果發(fā)現(xiàn)后悔與實驗產(chǎn)生的其他情緒類別的差異主要體現(xiàn)在theta(4~8Hz)、alpha(8~12Hz)頻段,其中與記憶有關的alpha頻段差異最明顯。(4)對后悔等情緒進行特征提取。在提取腦電信號的特征時,本文結合腦電信號本身非平穩(wěn)等特性,兼顧時域、頻域以及非線性特征比較全面地提取了腦電信號的功率譜估計、能量以及近似熵特征用于分類識別。(5)對后悔情緒進行分類識別。分別針對功率譜估計、能量、近似熵三種特征,用Fisher分類器將后悔情緒依次同其他三種情緒進行二分類識別。將在三種特征類型分類中都表現(xiàn)良好的電極點(Fz、F2、FCz、FC2、C1、Cz、C2)提取出來同時放入Fisher分類器進行再一次的二分類,得到后悔與其他三類情緒的識別率都在75%左右。再將表現(xiàn)良好的這7個電極點的三種類型的特征放入支持向量機,分別進行后悔與其他三種情緒的二分類識別,識別率在80%以上,相較Fisher有所提高。
【關鍵詞】：后悔 腦電信號 特征提取 情感識別
【學位授予單位】：西南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;R338
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容13
• 1.4 論文結構13-14
• 1.5 本章小結14-15
• 第二章 后悔情緒的理論基礎及腦電信號的分析基礎15-20
• 2.1 反事實思維15-16
• 2.1.1 反事實思維概念15
• 2.1.2 基于反事實思維的后悔研究15-16
• 2.2 腦電信號分析基礎16-19
• 2.2.1 腦電的生理學基礎16-17
• 2.2.2 腦電信號的分析方法17-19
• 2.3 本章小結19-20
• 第三章 實驗設計及數(shù)據(jù)預處理20-28
• 3.1 實驗環(huán)境20-21
• 3.2 實驗設計流程21-23
• 3.2.1 實驗被試21
• 3.2.2 實驗程序21-23
• 3.3 數(shù)據(jù)預處理23-27
• 3.3.1 預處理工具23-24
• 3.3.2 實驗數(shù)據(jù)24
• 3.3.3 基于ICA的后悔腦電信號預處理24-27
• 3.4 本章小結27-28
• 第四章 后悔腦電信號的特征提取與分析28-39
• 4.1 時頻分析28-30
• 4.1.1 ERSP分析結果29-30
• 4.2 功率譜估計30-33
• 4.2.1 AR模型功率譜估計30-32
• 4.2.2 功率譜分析結果32-33
• 4.3 能量特征33-36
• 4.3.1 小波變換33-35
• 4.3.2 頻帶能量特征提取35-36
• 4.4 近似熵36-38
• 4.4.1 近視熵的基本原理36-37
• 4.4.2 熵的算法過程37
• 4.4.3 近似熵特征提取37-38
• 4.5 本章小結38-39
• 第五章 后悔情緒腦電信號分類識別及結果分析39-48
• 5.1 基于FISHER的分類識別39-43
• 5.1.1 Fisher算法分類步驟39-40
• 5.1.2 基于功率譜估計的后悔二分類結果40-41
• 5.1.3 基于能量特征的后悔二分類結果41-42
• 5.1.4 基于近似熵的后悔二分類結果42-43
• 5.2 基于支持向量機（SVM）的分類識別43-47
• 5.2.1 SVM基本原理43-45
• 5.2.2 核函數(shù)的選擇45-46
• 5.2.3 分類結果與分析46-47
• 5.3 本章小結47-48
• 第六章 總結與展望48-50
• 6.1 全文總結48-49
• 6.2 展望49-50
• 參考文獻50-55
• 致謝55-56
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文56-57
• 攻讀碩士期間參與的項目57

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本文編號：639141