脑电信号中的频谱不对称指数特征与情绪识别研究
发布时间：2020-08-14 19:07
【摘要】：研究者对情绪识别的研究时来已久,大脑是人体神经系统中最高级部分,当受到外界刺激时,大脑产生的生物电信号—脑电包含着丰富生理和心理信息,基于脑电的情绪识别研究逐步引起研究者重视,随着设备工艺技术的进步和革新,利用非植入式电极采集脑电信号更加方便与快捷,脑电信号的相关研究蓬勃发展。相比于传统的情绪识别研究方法,基于脑电信号的情绪识别研究具有诸多优点,如不容易被伪装和情绪识别准确率比较高等。随着人工智能技术的发展,基于脑电信号的相关研究也为人机交互奠定了良好的基础,同时基于脑电信号的情绪识别研究也为心理疾病的相关研究提供了一种有效的方法。脑电信号是一种时序生物电位信号,其中包含有丰富的时域特征、频域特征和时频特征,通过对相关特征的研究可以让我了解情绪的脑机制,并利用关键特征对人们的情绪进行识别工作。本文借鉴已有的基于脑电信号的情绪识别研究成果,采用国际标准情绪图片素材刺激被试者诱发产生正性、中性和负性三种基本情绪并采集,对采集到的脑电信号进行相关数据处理。利用独立分量分析方法对原始脑电数据预处理以去除各种噪声和伪迹,得到纯净的脑电数据;本实验室前期研究发现,以脑电信号后段正电位的后期特征进行情绪识别时准确率较高,依据后段正电位具有特征性的原则,对来自不同脑区、电极的(1000 ms—1500 ms)时间段内的脑电信号选取后段正电位的后期特征段进行处理分析,分别计算不同脑区分别处于正、中和负性情绪时脑电信号的频谱不对称性指数(SASI),比较分析表明,相比于中性情绪,处于负性情绪时的SASI明显偏大;处于正性情绪时的SASI明显偏小,尤其是在左颞区、右颞区和枕叶区其特征性更加明显,表明SASI可作为情绪种类识别的特征量之一。受此启发,本文提出将脑电时域特征与频域特征结合的情绪识别方法,即后段正电位特征与频谱不对称指数特征结合。依据后段正电位后期特征选取脑电数据段,分脑区提取相应脑电数据段内三种情绪状态下的频谱不对称指数特征,并利用K近邻算法对情绪分类结果进行探究。分类结果表明:左颞区和右颞区在三种情绪状态下的情绪识别准确率均在80%以上,此外枕叶区在三种情绪状态下的情绪识别准确率也在75%以上,左颞区、右颞区和枕叶区情绪识别效果最好,这三个脑区可以作为情绪识别的关键脑区。表明脑电信号中的频谱不对称指数特征明显,可应用于情绪识别研究。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R318;TN911.7
【图文】：
最为大家认同的情绪理论有 P.Ekman 和 C.Izard 提出的基otions Theory）与 Russell、Bradley 和 Lang 提出的情绪lmodelofemotion）。其中基本情绪理论认为对于每个个体存在的，基本情绪包括高兴、激动、兴奋等积极情绪和失绪。而情绪维度理论认为，人们的核心情绪是由愉悦度和成，愉悦度和唤醒度的取值范围都是 1-9，愉悦度是描述，而唤醒度是描述人体情绪唤醒程度的量。图 1.1 为相应
额叶区是与愉悦或不愉悦状态最相关的脑区，高唤醒情绪状态叶区相关，低唤醒情绪状态主要与颞叶区和额叶区协同相关[32]。因此研根据自己实验范式设计方案的不同，选取相应的脑区采集的脑电信号，本实验室前期采用以图片作为情绪刺激材料的方式对情绪识别分类案，因此我们选取颞叶区、枕叶区和额叶区对应电极采集的脑电信号进析，探究前期实验成果与频谱不对称指数特征结合进行情绪识别的可于后期正电位准则，选取每个被试的正性、中性和负性图片刺激后 1500 ms 时间段内的 β 波（X 时序信号）和 θ 波（Y 时序信号）进行处据处理结果表明，在左颞区、右颞区和枕叶区，脑电信号中的频谱不对征最为明显，且情绪识别的准确率较高。
图 2.2 大脑脑区功能图著名心理学家伊扎德于 20 世纪 70 年代提出了分化情绪理论，他随着复杂的生理过程而产生的，此过程是由神经肌肉、体验和神经的。人们的主观体验、面部姿态活动以及神经生理活动间互相作用各种复杂的情绪。并认为网络唤醒系统和内脏系统是情绪的两大情绪准确定义的争论仍然在进行中，不可否认的是情绪的产生过着人体相应的生理活动，且情绪的产生与人体大脑皮层的活动密记录大脑皮层的活动（EEG、fMRI 等）来分析情绪状态的研究是，并且通过人体大脑皮层活动分析情绪状态具有诸多优点，备受研电信号的定义与产生机理
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R318;TN911.7
【图文】：
最为大家认同的情绪理论有 P.Ekman 和 C.Izard 提出的基otions Theory）与 Russell、Bradley 和 Lang 提出的情绪lmodelofemotion）。其中基本情绪理论认为对于每个个体存在的，基本情绪包括高兴、激动、兴奋等积极情绪和失绪。而情绪维度理论认为，人们的核心情绪是由愉悦度和成，愉悦度和唤醒度的取值范围都是 1-9，愉悦度是描述，而唤醒度是描述人体情绪唤醒程度的量。图 1.1 为相应
额叶区是与愉悦或不愉悦状态最相关的脑区，高唤醒情绪状态叶区相关，低唤醒情绪状态主要与颞叶区和额叶区协同相关[32]。因此研根据自己实验范式设计方案的不同，选取相应的脑区采集的脑电信号，本实验室前期采用以图片作为情绪刺激材料的方式对情绪识别分类案，因此我们选取颞叶区、枕叶区和额叶区对应电极采集的脑电信号进析，探究前期实验成果与频谱不对称指数特征结合进行情绪识别的可于后期正电位准则，选取每个被试的正性、中性和负性图片刺激后 1500 ms 时间段内的 β 波（X 时序信号）和 θ 波（Y 时序信号）进行处据处理结果表明，在左颞区、右颞区和枕叶区，脑电信号中的频谱不对征最为明显，且情绪识别的准确率较高。
图 2.2 大脑脑区功能图著名心理学家伊扎德于 20 世纪 70 年代提出了分化情绪理论，他随着复杂的生理过程而产生的，此过程是由神经肌肉、体验和神经的。人们的主观体验、面部姿态活动以及神经生理活动间互相作用各种复杂的情绪。并认为网络唤醒系统和内脏系统是情绪的两大情绪准确定义的争论仍然在进行中，不可否认的是情绪的产生过着人体相应的生理活动，且情绪的产生与人体大脑皮层的活动密记录大脑皮层的活动（EEG、fMRI 等）来分析情绪状态的研究是，并且通过人体大脑皮层活动分析情绪状态具有诸多优点，备受研电信号的定义与产生机理
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 聂聃;王晓椺;段若男;吕宝粮;;基于脑电的情绪识别研究综述[J];中国生物医学工程学报;2012年04期
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4 李晓欧;;基于独立分量分析和共同空间模式的脑电特征提取方法[J];生物医学工程学杂志;2010年06期
5 王晓椺;石立臣;吕宝粮;;干电极脑电采集技术综述[J];中国生物医学工程学报;2010年05期
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10 刘晓e
本文编号：2793426
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