基于自适应Lempel-Ziv复杂度的情感脑电信号特征分析

发布时间：2018-06-08 11:34

  本文选题：脑电信号 + 自适应Lempel-Ziv复杂度　； 参考：《计算机应用与软件》2014年09期

【摘要】：脑电信号是研究人类情感的主要手段之一。将Lempel-Ziv复杂度算法应用在脑电情感分类方面,并对其进行相应改进。针对脑电信号变化微弱的情况,在二值化过程对原有二值化方法进行改进,采用自适应方法调整信号分段区域,提取脑电情感数据特征,刻画了相邻点之间的相互关系和细节信息。探究不同情感状态下、不同电极复杂度的变化规律,采用SVM进行特征分类,验证了所提取特征的质量和有效性。
[Abstract]:EEG signal is one of the main methods to study human emotion. The Lempel-Ziv complexity algorithm is applied to EEG emotion classification and the corresponding improvement is made. In view of the weak change of EEG signal, the original binarization method is improved in the process of binarization. The adaptive method is used to adjust the segmented region of the signal, and the feature of EEG emotional data is extracted. The relationship and detail information between adjacent points are described. Under different emotion states, the variation of electrode complexity is studied, and SVM is used to classify the features to verify the quality and effectiveness of the extracted features.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;北京理工大学管理与经济学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61070077) 山西省自然科学基金项目(2010011020-2) 山西省研究生优秀创新项目(20113034)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 罗志增;曹铭;;基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征分析[J];传感技术学报;2011年07期

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【共引文献】

相关期刊论文 前9条

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6 王亚卿;曹艳s，

本文编号：1995651