發(fā)布時(shí)間：2018-10-26 09:37

【摘要】：社交焦慮屬于一種負(fù)性情感,普遍存在于大眾人群之中,會(huì)對(duì)人的社會(huì)功能和心血管系統(tǒng)造成損害。此外,社交焦慮通常還有可能發(fā)展成為社交焦慮障礙,給人們身體和精神上帶來(lái)極大的痛苦和折磨。因此,及時(shí)評(píng)估人們的社交焦慮,從而采用有效的情感調(diào)節(jié)方案來(lái)幫助他們擺脫社交焦慮是極為有意義的。社交焦慮會(huì)導(dǎo)致血壓的升高,而脈搏傳遞時(shí)間與血壓高度相關(guān),可作為反映血壓的指標(biāo)。因此,本文對(duì)脈搏傳遞時(shí)間序列用于社交焦慮評(píng)估的方法進(jìn)行了探究。本文通過(guò)有觀眾和無(wú)觀眾即興演講實(shí)驗(yàn)來(lái)分別誘發(fā)被試的高度焦慮和低度焦慮。根據(jù)平均觀眾評(píng)分得到了有觀眾演講階段的30個(gè)焦慮被明顯喚起的被試。經(jīng)過(guò)T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)他們?cè)谟杏^眾演講階段的相對(duì)焦慮程度顯著地大于在無(wú)觀眾演講階段的相對(duì)焦慮程度。脈搏傳遞時(shí)間序列用于社交焦慮評(píng)估的實(shí)現(xiàn)步驟如下:首先,對(duì)脈搏傳遞時(shí)間序列進(jìn)行去除基線差異和去除極端數(shù)據(jù)的預(yù)處理;而后,提取了統(tǒng)計(jì)特征、非線性特征、基于小波包分解的能量特征和矩特征;之后,采用后向選擇(SBS)算法進(jìn)行特征選擇;最后,將極限學(xué)習(xí)機(jī)和留一被試法交叉驗(yàn)證用于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別與分類。本文經(jīng)過(guò)研究主要有如下發(fā)現(xiàn):(1)基于脈搏傳遞時(shí)間序列,進(jìn)行去除基線差異和去除極端數(shù)據(jù)的預(yù)處理后,提取的一些統(tǒng)計(jì)特征、非線性特征、基于小波包分解的能量特征和矩特征對(duì)低度焦慮和高度焦慮有很好的區(qū)分。根據(jù)SBS算法進(jìn)行特征選擇得到了0階和19階加權(quán)Krawtchouk矩的特征組合,并用于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別與分類,其中對(duì)于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別率均可達(dá)到96.67%。(2)通過(guò)對(duì)脈搏傳遞時(shí)間序列極端數(shù)據(jù)去除前后進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):去除脈搏傳遞時(shí)間序列中的極端數(shù)據(jù)可提高社交焦慮評(píng)估的準(zhǔn)確性,對(duì)去除極端數(shù)據(jù)前的脈搏傳遞時(shí)間序列提取0階和19階加權(quán)Krawtchouk矩用于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別與分類,其中對(duì)于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別率僅分別為90%和86.67%。(3)通過(guò)對(duì)基于脈搏傳遞時(shí)間序列與基于心電RR間期序列的兩種社交焦慮評(píng)估方法進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn):對(duì)心電RR間期序列經(jīng)過(guò)去除基線差異和極端數(shù)據(jù)的預(yù)處理后,提取0階和19階加權(quán)Krawtchouk矩用于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別與分類,其中對(duì)于低度焦慮和高度焦慮的識(shí)別率僅分別為73.33%和70%。本文經(jīng)過(guò)深入研究,最終得出結(jié)論:脈搏傳遞時(shí)間序列可用于實(shí)現(xiàn)社交焦慮的準(zhǔn)確評(píng)估。
[Abstract]:Social anxiety is a kind of negative emotion, which is common in the public, and can damage the social function and cardiovascular system. In addition, social anxiety can also develop into social anxiety disorders, causing great physical and mental pain and suffering. Therefore, it is very meaningful to evaluate people's social anxiety in time and adopt effective affective adjustment programs to help them get rid of social anxiety. Social anxiety can lead to higher blood pressure, and pulse transmission time is highly correlated with blood pressure, which can be used as an indicator of blood pressure. Therefore, this paper explores the application of pulse transmission time series to the assessment of social anxiety. In this paper, the high anxiety and low anxiety of the subjects were induced by the experiment of improvisation speech with and without audience. According to the average audience score, 30 subjects with significant anxiety during the speech stage were found to be significantly aroused. It is found that the degree of relative anxiety in the stage of speech with audience is significantly higher than that in stage without audience through T test. The implementation steps of pulse transmission time series used for social anxiety assessment are as follows: firstly, the pulse transmission time series is preprocessed to remove baseline differences and remove extreme data; Then, the statistical feature, nonlinear feature, energy feature and moment feature based on wavelet packet decomposition are extracted. Then, the backward selection (SBS) algorithm is used for feature selection. Finally, the extreme learning machine and the reserved one test method are used to identify and classify low anxiety and high anxiety. The main findings of this paper are as follows: (1) based on pulse transmission time series, some statistical features and nonlinear features are extracted after removing baseline differences and removing extreme data. Based on the energy and moment features of wavelet packet decomposition, there is a good distinction between low anxiety and high anxiety. According to the SBS algorithm, the feature combinations of 0-and 19-order weighted Krawtchouk moments are obtained, which are used to identify and classify low anxiety and high anxiety. Among them, the recognition rate of low anxiety and high anxiety can reach 96.67. (2) by comparing and analyzing the extreme data of pulse transmission time series before and after removal, it is found that the pole of pulse transmission time series is removed. End data can improve the accuracy of social anxiety assessment, The 0 and 19 order weighted Krawtchouk moments were extracted from the pulse transmission time series before the extreme data were removed for the recognition and classification of low and high anxiety. Among them, the recognition rates of low anxiety and high anxiety were only 90% and 86.67% respectively. (3) two social anxiety evaluation methods based on pulse transmission time series and ECG RR interval sequence were compared. It was found that the ECG RR interval sequence was preprocessed by removing baseline differences and extreme data. The 0-order and 19-order weighted Krawtchouk moments were extracted for low and high anxiety recognition and classification. The recognition rates for low anxiety and high anxiety were only 73.33% and 70%, respectively. In this paper, we conclude that pulse transmission time series can be used to accurately assess social anxiety.
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R749.72

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本文編號(hào)：2295300