本文選題：心率變異性 + 心電信號(hào)�。� 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：生活在競爭激烈的社會(huì),壓力時(shí)刻伴隨著我們,因此壓力的自動(dòng)、快速識(shí)別具有重要研究意義�；谏镄盘�(hào)的壓力情緒識(shí)別方法不易偽裝,較易檢測出內(nèi)在的、潛藏的情感,因而被廣泛使用。其中,從心電信號(hào)(Electrocardiogram,ECG)中提取出的心率變異性(Heart rate variability,HRV)被證明可用于識(shí)別壓力。HRV由一組參數(shù)組成,參數(shù)值作為特征被用于支撐識(shí)別系統(tǒng),識(shí)別壓力系統(tǒng)一般通過建立分類模型完成,而且以隨機(jī)森林、邏輯回歸、樸素貝葉斯等算法為多。但此類系統(tǒng)無法將不同壓力狀態(tài)和HRV特征之間的關(guān)系以量化的規(guī)則表達(dá)出來。為了解不同壓力狀態(tài)下每個(gè)HRV特征的近似量化表達(dá),本文引入決策樹方法,將特征以組合規(guī)則的方式表達(dá)出來,而規(guī)則中的每個(gè)特征也因此獲得近似量化,研究利用CART算法生成二叉樹,從而獲得簡單有效的規(guī)則,并且獲得HRV參數(shù)范圍。為克服規(guī)則冗余,采用基于錯(cuò)誤率降低(Reduced Error Pruning,REP)的剪枝算法對規(guī)則優(yōu)化,提取出易理解的規(guī)則。實(shí)驗(yàn)證明,經(jīng)優(yōu)化后規(guī)則識(shí)別壓力的平均識(shí)別率達(dá)89.4%。經(jīng)過對出錯(cuò)規(guī)則的分析,發(fā)現(xiàn)在參數(shù)范圍值邊界上發(fā)生錯(cuò)誤的頻率較高,即剛性邊界值在進(jìn)行壓力識(shí)別時(shí)會(huì)缺乏包容性,進(jìn)而導(dǎo)致規(guī)則的識(shí)別準(zhǔn)確率不高,為加大參數(shù)值的包容性,本文提出一種將HRV參數(shù)值離散化為三部分的策略,該方法對每個(gè)HRV特征按照基于箱線圖和正態(tài)分布兩種方案分別將數(shù)據(jù)離散,并以此構(gòu)建樹、提取規(guī)則并使用REP算法優(yōu)化,通過實(shí)驗(yàn)對比兩種方案,基于箱線圖策略要優(yōu)于正態(tài)分布,平均識(shí)別率達(dá)到96.1%。
[Abstract]:Living in a competitive society, stress is always with us, so automatic and rapid recognition of stress is of great significance. The pressure emotion recognition method based on biological signal is not easy to disguise and easy to detect internal and latent emotion, so it is widely used. Among them, heart rate variability (HRV) extracted from electrocardiograms (ECG) has been proved to be used to identify pressure. HRV is composed of a set of parameters, which are used as features to support the recognition system. Moreover, random forest, logical regression, naive Bayes and other algorithms are more. However, such systems can not express the relationship between different pressure states and HRV characteristics in quantitative rules. In order to understand the approximate quantization of each HRV feature under different pressure states, the decision tree method is introduced in this paper. The feature is expressed as a combination rule, and each feature in the rule is approximately quantified. By using cart algorithm to generate binary tree, simple and effective rules are obtained, and HRV parameter range is obtained. To overcome rule redundancy, pruning algorithm based on reduced error pruning (rep) is used to optimize rules and extract rules that are easy to understand. The experimental results show that the average recognition rate of the rule recognition pressure is 89.4%. Through the analysis of the error rules, it is found that the frequency of errors on the boundary of parameter range is higher, that is, the rigid boundary value will not be inclusive in the process of pressure recognition, and the recognition accuracy of the rules will not be high. In order to increase the inclusiveness of parameter values, this paper proposes a strategy of discretization of HRV parameter values into three parts. The method discretizes the data for each HRV feature according to two schemes based on box diagram and normal distribution, and constructs a tree by this method. The rules are extracted and optimized by rep algorithm. By comparing the two schemes through experiments, the strategy based on box diagram is better than normal distribution, and the average recognition rate is up to 96.1%.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318

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本文編號(hào)：2076233