陆苗，邹俊忠，张见，肖姝源，卫作臣

(华东理工大学，上海 200237)

1 引 言

情感识别的关键是从脑电信号中提取有效的情感特征，提高分类准确率。脑电信号是一种非平稳非线性随机信号，分析这类信号的基本方法有时域、频域和时频分析，由于信号的时域和频域之间相互关联，因此，时频分析方法会更准确。经验模态(EMD)分解是一种自适应信号时频分析方法，在处理脑电信号这一类非平稳非线性随机信号上具有明显的优势。

目前，EMD算法在国内外脑电信号处理研究中的应用非常广泛。季忠利将EMD算法应用到脑电信号病理研究中，得到脑信号各个频带的强度值，准确判定了脑电信号节律特征[1]。沈学丽将HHT和小波包变换结合起来，应用到睡眠脑电信号分期研究中[2]，细化了睡眠分期的过程。李淑芳等人从癫痫脑电中提取IMF分量的能量值、幅值和波动指作为特征[3]，提高了癫痫脑电的识别正确率。李阳等人用希尔伯特-黄变换提取了不同节律的能量作为特征，在运动想象脑电信号的识别中取得了良好的效果[4]。Ranjit等学者将EMD分解应用到眼电信号的变化研究中，计算眼电信号的各个IMF分量的希尔伯特加权频率，作为脊柱损伤者眼电信号的特征，并同健康者的眼电变化进行了对比研究[5]。

另外，分析国内外学者的研究成果发现，EMD方法在运动想象脑电、病理脑电信号以及眼电信号的特征提取研究中应用的比较多，但是在情感脑电中的应用还显得不足，因此，将EMD用于情感识别的研究很有必要。……