基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别

摘要：

脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题.为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息.运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率.在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31％和85.57％,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高.

关键词：情感识别;脑电信号;功率谱密度;位置信息重建;融合网络

所属期刊栏目：47

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61976078

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：95-102