基于脑电信号的情感识别研究

摘要：

针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵进行训练和分类学习;另一方面,基于四种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练.结果 显示,在十二通道条件下能够得到91.99％的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59％.研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率.

关键词：脑电信号、情感识别、微分熵、通道选择、遗传算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3306-3309