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特征融合实现脑电信号情感分析

2022-02-13杨利英孟天昊张清杨

西安电子科技大学学报 2022年6期
关键词:特征融合情感

杨利英,孟天昊,张清杨,晁 思

(西安电子科技大学 计算机科学与技术学院,陕西 西安 710071)

情感是指一个人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态度体验,是由人的大脑和生活经验两个方面共同决定的。积极的情感对个人的日常生活和身体健康都有益;反之,如果长期处于低落的精神状态,则很容易诱发抑郁症等心理疾病,严重者甚至会产生自残、伤害他人、轻生等损害身体健康的行为[1]。1997 年,由麻省理工学院 PICARD 教授定义了情感计算的概念[2],从此情感计算正式成为现代计算机学科的一个分支。 情感计算可以通过人的表情、动作等外部生理信号进行分析,但由于情感具有可伪装和非瞬时性的特点,使得它们无法进行高精度的情感识别。脑电信号(Electro Encephalo Gram,EEG)是与情感相关的神经中枢产生的,能够体现出不同时刻的差异。生理和心理学家经过大量的研究,给出了合理、有效的情感评价标准[3],也指出脑电与情感的关联性远远超过其他生理信号。

对于脑电信号特征提取,KHALILI等[4]首先提出提取脑电信号的平均值、方差、偏度和峰值等时域特征进行情感识别。郭柳君等[5]对采集的脑电信号采用两级脑控字符拼写范式及 DeepLDA 指令解码算法进行有效的目标字符解码,并提出一种结合深度线性判别分析的脑电信号分类识别算法。柳素红等[6]先分别提取脑了电信号的时域特征(Hjorth 参数 和 Energy)、STFT变换后的频域特征(Power、RASM 和 DASM)和经过小波变换后提取的时频域特征(Entropy 和 Energy),然后分别对每个特征采用支持向量机评估其性能。……

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