情緒是對一系列主觀認知經(jīng)驗的通稱,是多種感覺、思想和行為綜合產(chǎn)生的心理及生理狀態(tài)。社會競爭的日益激烈和生活節(jié)奏的不斷加快,使得越來越多的人長期處于緊張狀態(tài),承受較大的精神壓力,甚至患有抑郁癥、躁狂癥等心理疾病。情緒具有一定的生理調(diào)節(jié)作用,在神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、社會科學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著生活水平的提高,人們越來越重視情緒對于個體健康和社會發(fā)展的影響。有效的情緒識別能夠?qū)Ξ?dāng)前不良的精神狀態(tài)進行預(yù)警,也有助于心理疾病的治療。另外,信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得人們對計算機的依賴性越來越大,同時也對人機交互功能的要求越來越高,促進了情感計算的研究與發(fā)展。作為情感計算的重要環(huán)節(jié),情緒識別在眾多領(lǐng)域具有良好的發(fā)展前景和應(yīng)用價值。基于生理信號的情緒識別研究中,特征的提取一般基于時域分析、頻域分析和非線性分析。相比于前兩種,生理信號的非線性分析不夠完善,還有很大的研究空間。本文在此基礎(chǔ)上,提出基于符號動力學(xué)理論的不同情緒下心電信號分析方法。以心率變異信號為研究對象,提取符號動力學(xué)特征,探討不同情緒下特征的差異性并進行情緒分類。通過與傳統(tǒng)特征的識別結(jié)果作比較,驗證符號動力學(xué)分析應(yīng)用于情緒識別研究的可行性。... 

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排
第二章 心電信號的獲取及處理
    2.1 情緒激發(fā)實驗及信號采集
    2.2 心電信號預(yù)處理
    2.3 基于自適應(yīng)閾值法的R波識別
    2.4 本章小結(jié)
第三章 心電信號的符號動力學(xué)分析
    3.1 信息熵
    3.2 RR間期序列的符號化
        3.2.1 動態(tài)法
        3.2.2 靜態(tài)法
        3.2.3 龐加萊分析法
    3.3 不同情緒狀態(tài)下的特征差異性分析
        3.3.1 動態(tài)法信息熵差異性分析
        3.3.2 靜態(tài)法信息熵差異性分析
        3.3.3 龐加萊圖法信息熵差異性分析
        3.3.4 符號串模式比值差異性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于符號動力學(xué)特征的情緒識別與評估
    4.1 基于符號特征的一對一情緒識別
        4.1.1 基于支持向量機的情緒識別
        4.1.2 基于隨機森林的情緒識別
    4.2 情緒識別結(jié)果分析
        4.2.1 基于傳統(tǒng)特征的一對一情緒識別
        4.2.2 不同特征組的識別結(jié)果比較
        4.2.3 基于Gini指數(shù)的特征重要性評估分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文與參與課題情況
學(xué)位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3674218