基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别

摘要：

随着科学技术的进步,人们对情绪这一概念有了全新的认识,从过去认为情绪来源于"心"逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于"脑".针对脑电信号所具有的诸多特性,首先通过去除心电、肌电噪声,滤波提取脑电信号中的有用波段;再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对脑电信号进行特征提取,利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图;接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别,并建立模型.最终通过不断地改进模型,显著提高了情绪识别准确率,准确率最高可达80.1％.

关键词：EEG、EEMD、LeNet-5、情绪识别

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目;吉林省教育厅十三五科学技术项目

在线出版日期：2022-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103