【摘要】：情緒是人們生活中的重要組成部分,準(zhǔn)確的情緒識(shí)別在人際交往、情緒障礙疾病診療等領(lǐng)域具有重要意義和應(yīng)用價(jià)值。情緒識(shí)別從信號(hào)源角度可以分為非生理信號(hào)(如面部表情、語(yǔ)音、行為)和生理信號(hào)(如心電、腦電等)兩類�；诜巧硇盘�(hào)的情緒識(shí)別由于易偽裝等特點(diǎn),難以保證識(shí)別可靠性。基于生理信號(hào)的情緒識(shí)別更加穩(wěn)定準(zhǔn)確,但由于生理信號(hào)的時(shí)變特性,特征提取和模式識(shí)別更加困難,尚有待進(jìn)一步研究。本文研究基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別模型和方法,針對(duì)腦電信號(hào)時(shí)變性這一困難問(wèn)題,進(jìn)行了有效的實(shí)驗(yàn)分析,提出了基于域適配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情緒分類方法,并進(jìn)一步建立在線情緒識(shí)別原型系統(tǒng)。具體而言,本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)如下:1.針對(duì)腦電信號(hào)的時(shí)變性問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)分析。分析表明,腦電信號(hào)在同一個(gè)體的同時(shí)段內(nèi)具有較好的聚合度,不同情緒對(duì)應(yīng)的信號(hào)具有較好的可分性,但不同時(shí)段的信號(hào)則具有較差的聚合度,因此通過(guò)常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型用某時(shí)段的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練后較難在其他時(shí)段的數(shù)據(jù)上取得很好的分類效果。2.提出了基于Wasserstein距離的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的情緒識(shí)別模型,并提出了基于域?qū)购陀蜻m配兩種思想的實(shí)驗(yàn)方式。其中,基于域適配的Wasserstein距離的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)情緒識(shí)別模型在跨時(shí)段的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)分類實(shí)驗(yàn)中取得了 86.48%的準(zhǔn)確率,高于基線模型和其他研究的成果最多達(dá)14.01%。同時(shí)對(duì)腦電信號(hào)不同頻域在情緒識(shí)別中的重要性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,實(shí)驗(yàn)表明,Beta和Gamma頻段對(duì)情緒的表征能力最強(qiáng)。3.設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一套在線腦電信號(hào)情緒識(shí)別系統(tǒng),包括信號(hào)采集、模型訓(xùn)練、信號(hào)可視化和在線識(shí)別工具,將算法應(yīng)用到在線實(shí)驗(yàn)中,并為未來(lái)研究提供平臺(tái)基礎(chǔ)。綜上,本文所建立的基于域適配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情緒識(shí)別方法和系統(tǒng),能夠較為準(zhǔn)確地進(jìn)行情緒識(shí)別和分類,值得進(jìn)一步研究和探索。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;R318
【圖文】：

也是yL經(jīng)系統(tǒng)屮功能最高級(jí)的一部分。根據(jù)空間位置，大腦皮層可分區(qū)為額葉、逡逑頂葉、顳葉、枕葉和邊緣系統(tǒng)。研究證明，大腦皮層的各分區(qū)與不Ｎ的人體功能逡逑相聯(lián)系［３Ｘ］。如圖２．１所示，從左上方開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e為額葉（Ｆｒｏｎｔａｌ邋ｌｏｂｅ）、逡逑頂葉（Ｐａｒｉｅｔａｌ邋ｌｏｂｅ）、枕葉（Ｏｃｃｉｐｉｔａｌ邋ｌｏｂｅ）、小腦（Ｃｅｒｅｂｅｌｌｕｍ）、脊髓（Ｓｐｉｎａｌ邋ｃｏｒｄ）、逡逑顳葉（Ｔｅｍｐｏｒａｌ邋ｌｏｂｅ）。額葉負(fù)貴高級(jí)認(rèn)知功能，如學(xué)＞」、語(yǔ)言、抽象}D維等存意逡逑識(shí)的思考活動(dòng)，？頂葉負(fù)責(zé)整合各種感宮的佶總，包括體感信息、視覺(jué)信息、空間逡逑信息等；顳葉負(fù)貴聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)等較為QL雜的刺激信息處理；枕葉則主要負(fù)責(zé)視覺(jué)逡逑處理。逡逑ＦＲＯＮＴＡＬ邐—ＰＡＲＩＥＴＡＬ邋ＬＯＢＥ逡逑＜邋ｏｃｃｉｐｉｔａｌ逡逑：葉）ＣＥＲＥＢＥＬＬＵＭ逡逑（脊毮）逡逑圖２．１大腦的主要結(jié)構(gòu)，引自【３９】逡逑ｎ逡逑

圖２．２不同頻段的腦電信號(hào)，引自［６］。從上至下分別為Ｇａ＿ａ、Ｂｅｔａ、逡逑Ａｌｐｈａ、Ｔｈｅｔａ、Ｄｅｌｔａ邋頻段波形。逡逑如圖２．２所示，各個(gè)頻段的腦電信號(hào)的產(chǎn)生與人的活動(dòng)狀態(tài)有關(guān)，Ｄｅｌｔａ腦電逡逑波通常與無(wú)意識(shí)的心理活動(dòng)聯(lián)系在一起，常在無(wú)夢(mèng)的深度睡眠中產(chǎn)生。Ｔｈｅｔａ波與逡逑潛意識(shí)（ｓｕｂｃｏｎｓｃｉｏｕｓ）相關(guān)，常見(jiàn)于睡眠、做夢(mèng)時(shí)。Ａｌｐｈａ波則常出現(xiàn)于一些放逡逑松但有意識(shí)的心理狀態(tài)，如閉上眼但未入睡時(shí)，且在大腦皮質(zhì)的頂葉和枕葉更容逡逑易觀測(cè)到。Ｂｅｔａ波常見(jiàn)于較活躍的精神狀態(tài)，在高度集中的心理活動(dòng)中，額葉皮逡逑質(zhì)上的Ｂｅｔａ波更為突出。Ｇａｍｍａ波則和超腦活動(dòng)相關(guān)。逡逑１２逡逑

邐ｏｅ邐ｉ邋0逡逑圖２．２不同頻段的腦電信號(hào)，引自［６］。從上至下分別為Ｇａ＿ａ、Ｂｅｔａ、逡逑Ａｌｐｈａ、Ｔｈｅｔａ、Ｄｅｌｔａ邋頻段波形。逡逑如圖２．２所示，各個(gè)頻段的腦電信號(hào)的產(chǎn)生與人的活動(dòng)狀態(tài)有關(guān)，Ｄｅｌｔａ腦電逡逑波通常與無(wú)意識(shí)的心理活動(dòng)聯(lián)系在一起，常在無(wú)夢(mèng)的深度睡眠中產(chǎn)生。Ｔｈｅｔａ波與逡逑潛意識(shí)（ｓｕｂｃｏｎｓｃｉｏｕｓ）相關(guān)，常見(jiàn)于睡眠、做夢(mèng)時(shí)。Ａｌｐｈａ波則常出現(xiàn)于一些放逡逑松但有意識(shí)的心理狀態(tài)，如閉上眼但未入睡時(shí)，且在大腦皮質(zhì)的頂葉和枕葉更容逡逑易觀測(cè)到。Ｂｅｔａ波常見(jiàn)于較活躍的精神狀態(tài)，在高度集中的心理活動(dòng)中，額葉皮逡逑質(zhì)上的Ｂｅｔａ波更為突出。Ｇａｍｍａ波則和超腦活動(dòng)相關(guān)。逡逑１２逡逑

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韋曉燕;陳子怡;周毅;;基于多尺度排列熵的腦電信號(hào)分類[J];中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué);2019年05期

2 王薇蓉;張雪英;孫穎;暢江;;關(guān)于腦電信號(hào)的情感優(yōu)化識(shí)別仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2018年06期

3 郭婷儀;李素芳;鐘桂仙;曾佳璇;周酥;;基于腦電信號(hào)的耳鳴識(shí)別算法研究[J];科技傳播;2018年13期

4 左晶;萬(wàn)小勤;羅楊;鄭斌;陳斌林;任祥花;;癲癇腦電信號(hào)的相關(guān)性分析[J];電子世界;2017年05期

5 張娜;唐賢倫;劉慶;;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)特征提取及識(shí)別[J];工程科學(xué)與技術(shù);2017年S2期

6 石喬莉;王延輝;李信政;;基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞的研究[J];世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘;2017年55期

7 王恒;李念強(qiáng);齊鵬沖;;運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征的提取與分類[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2015年02期

8 李亞杰;宋明星;張玉棟;;腦電信號(hào)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J];河北建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào);2014年01期

9 蔡超峰;張勇;郭舒婷;姜利英;;思維腦電信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)分析[J];河南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

10 魯強(qiáng);劉玉軍;徐建蘭;張進(jìn)祿;;一種適用于清醒動(dòng)物腦電信號(hào)采集的固定裝置[J];首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 薛蘊(yùn)全;王秋英;王宏;;腦電信號(hào)的動(dòng)態(tài)時(shí)空響應(yīng)拓?fù)鋱D[A];中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)第三屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上）[C];2001年

2 王裕清;粱平;郭付清;張登攀;;腦電信號(hào)診斷專家系統(tǒng)的研究[A];中國(guó)生理學(xué)會(huì)第21屆全國(guó)代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2002年

3 李凌;曾慶寧;堯德中;;利用兩級(jí)抗交叉串?dāng)_自適應(yīng)濾波器提取誘發(fā)腦電信號(hào)[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第六次會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2004年

4 朱林劍;包海濤;孫守林;梁豐;;新型腦電信號(hào)采集方法與應(yīng)用研究[A];大連理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)術(shù)論文集（第2卷）[C];2005年

5 張丹丹;丁海艷;侯新琳;葉大田;;新生豬缺氧缺血實(shí)驗(yàn)中腦電信號(hào)的偽差分析[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2007年

6 葛家怡;周鵬;王明時(shí);;睡眠腦電信號(hào)樣本熵的研究[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2007年

7 胡楠;徐進(jìn);鄭崇勛;;不同麻醉深度下腦電信號(hào)的復(fù)雜度研究[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2007年

8 歐陽(yáng)軼;鄭崇勛;張崇;;基于腦電小波熵的生理性精神疲勞分析[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2007年

9 許濤;朱林劍;包海濤;;基于思維腦電信號(hào)的假手的研究[A];提高全民科學(xué)素質(zhì)、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家——2006中國(guó)科協(xié)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2006年

10 童珊;黃華;陳槐卿;;混沌理論在腦電信號(hào)分析中的應(yīng)用[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)第六次會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前5條

1 記者 張夢(mèng)然;腦電信號(hào)神經(jīng)反饋訓(xùn)練可增強(qiáng)抗壓性[N];科技日?qǐng)?bào);2018年

2 科學(xué)作者 譯者 猛瑪;如何做到真正的因材施教[N];電腦報(bào);2016年

3 本報(bào)記者 張曉鳴;用腦電波開(kāi)車，這不是開(kāi)玩笑[N];文匯報(bào);2015年

4 本報(bào)特約撰稿人 陸志城;我思，故我動(dòng)[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2003年

5 本報(bào)記者 馮海波 通訊員 劉慧嬋 祝和平;大學(xué)生創(chuàng)意閃耀的舞臺(tái)[N];廣東科技報(bào);2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李明陽(yáng);基于復(fù)合域分析的癲癇腦電信號(hào)檢測(cè)算法研究[D];吉林大學(xué);2018年

2 韓凌;腦電信號(hào)同步分析及癲癇發(fā)作預(yù)測(cè)方法研究[D];東北大學(xué);2016年

3 趙麗;基于腦電信號(hào)的腦-機(jī)接口技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2004年

4 繆曉波;基于腦電信號(hào)的認(rèn)知?jiǎng)恿W(xué)系統(tǒng)研究——線性/非線性方法及動(dòng)態(tài)時(shí)—頻—空分析[D];重慶大學(xué);2004年

5 徐鵬;信號(hào)的稀疏分解及其在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2006年

6 伍亞舟;基于想象左右手運(yùn)動(dòng)思維腦電BCI實(shí)驗(yàn)及識(shí)別分類研究[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2007年

7 唐艷;基于時(shí)間、頻率和空間域的自發(fā)腦電信號(hào)提取[D];中南大學(xué);2008年

8 陳東偉;非線性動(dòng)力學(xué)、因果腦網(wǎng)絡(luò)與聚類穩(wěn)定性在腦電信號(hào)分析中的應(yīng)用研究[D];太原理工大學(xué);2015年

9 馬小飛;認(rèn)知任務(wù)下的腦電動(dòng)力學(xué)分析[D];南京大學(xué);2017年

10 張美云;阿爾茨海默病腦電信號(hào)多尺度時(shí)空定量特征研究[D];天津醫(yī)科大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王光遠(yuǎn);基于深度學(xué)習(xí)的腦電信號(hào)分析與模式識(shí)別研究[D];北京郵電大學(xué);2019年

2 鄭天依;基于機(jī)器學(xué)習(xí)的癲癇及精神異常腦電信息識(shí)別研究[D];北京郵電大學(xué);2019年

3 吳澗柯;基于對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電情緒識(shí)別[D];浙江大學(xué);2019年

4 李佳慶;腦電信號(hào)中眼電偽跡去除與參考電極選取方法研究[D];太原理工大學(xué);2018年

5 陳侃;腦電信號(hào)采集及分類算法研究[D];深圳大學(xué);2018年

6 劉培軍;基于STM32的腦電信號(hào)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];天津工業(yè)大學(xué);2019年

7 何悅;基于腦電信號(hào)的視聽(tīng)誘發(fā)情緒識(shí)別研究[D];武漢理工大學(xué);2018年

8 尚彬彬;基于腦電信號(hào)的顱內(nèi)壓檢測(cè)研究[D];鄭州大學(xué);2019年

9 李坤森;基于粒子群的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癲癇腦電信號(hào)分類研究[D];廈門大學(xué);2017年

10 辛雨航;基于半監(jiān)督與時(shí)序模型的腦電信號(hào)特征提取方法研究[D];山東大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2765349