改进的多尺度熵算法及其情感脑电特征提取性能分析

发布时间：2017-06-13 15:00

  本文关键词：改进的多尺度熵算法及其情感脑电特征提取性能分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：进行了用多尺度熵提取情感脑电特征的研究,针对传统的基于多尺度熵的特征提取算法在粗粒化过程中存在重要信息丢失以及尺度选择过小造成特征不显著、尺度过大造成计算过度复杂的问题,提出了一种改进的多尺度熵算法。该改进算法通过自适应多尺度熵中本征模态函数的个数确定尺度,而且为突出脑电信号的微小变化,对脑电信号进行自适应二值化处理,充分挖掘特征并降低算法复杂性。利用Deap国际标准情感分析数据库并基于优化支持向量机分类器实现了情感脑电特征识别,进行了改进算法与传统多尺度熵算法的性能比较。结果表明,改进算法的分类准确率较传统多尺度熵算法提高了12.33%,较自适应多尺度熵算法提高了7.27%,表明改进算法是一种有效的脑电特征提取算法。
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所;河北省测试计量技术及仪器重点实验室;北京工业大学生命科学与生物工程学院;前景光电技术有限公司;燕山大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 情感脑电 多尺度熵 自适应多尺度熵 改进的多尺度熵
【基金】：国家自然科学基金(nsfc61473339) 河北省自然科学基金(F2014203204) 中国博士后科学基金(2014M550582)资助项目
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言 1997年,美国麻省理工学院的Picard教授在她的专著〈(Affective Computing》中首次提出了“情感计算”这一概念[1]。情感识别是情感计算的关键问题之一。脑电信号能够反映大脑皮层神经元的综合活动,客观描述情感状态,基于脑电分析实现情感识别是一种可行有效的方法。在很

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：446791