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皮肤电信号在社交焦虑情感识别中的应用研究

发布时间:2017-10-29 18:11

  本文关键词:皮肤电信号在社交焦虑情感识别中的应用研究


  更多相关文章: 社交焦虑 皮肤电反应 ReliefF 算法 k 最近邻法 神经网络


【摘要】:社交焦虑作为一种普遍存在的、复杂的情感状态,是指当个体处于现实存在或心理臆想的社交场景时,由于过度关注他人对自身的期望或可能存在的负面评价,进而诱发过度的负面认知和负面情感。它不仅属于内在心理活动的范畴,同时也伴随着各种流露于面部、四肢、躯干等的外在表征和躯体内部相应的一系列生理活动。如何有效利用社交焦虑的生理反应信息来准确识别和判断社交焦虑状态,对于健康护理、测谎、远程医疗等都是值得深入研究和探讨的问题。本文通过采集被试在公众演讲三个阶段的指尖皮肤电信号和肩部皮肤电信号,结合各阶段皮肤电信号的线性及非线性特征,探究社交焦虑情感状态在皮肤电信号中产生的情感生理反应模式。文章详细介绍了社交焦虑情感唤起的实验范式和特点,进而据此设计了公众演讲焦虑(社交焦虑的亚型之一)情感的实验室诱发方案,分别采用有观众和无观众即兴演讲来诱发高度社交焦虑状态和轻微社交焦虑状态。根据实验过程中采集到的皮肤电信号的均值特征,结合被试GUI自我评价得分以及观众评价得分进行综合比较、分析,得到了22个社交焦虑情感被有效唤起的被试。经T假设检验表明,在有观众公众演讲阶段的平均相对焦虑程度与无观众演讲阶段的平均相对焦虑程度之间存在显著差异,且前者远高于后者,因此将这22个被试在有观众公众演讲和无观众公众演讲阶段的情感状态分别作为高度社交焦虑状态和轻微社交焦虑状态进行分析。通过肩部皮肤电和指尖皮肤电在平静基线状态、轻微社交焦虑状态和高度社交焦虑状态下的对比分析,总结出了这两个不同部位的皮肤电生理信号在情感识别中的特点。通过ReliefF特征优化算法进行特征选择,并分别采用k最近邻法和BP算法对社交焦虑状态进行分类识别。实验结果表明,肩部皮肤电相对于指尖皮肤电而言更有利于社交焦虑情感的识别。本文研究建立了基于皮肤电信号的社交焦虑情感识别可计算模型,该模型对于量化分析社交焦虑情感的皮肤电反应具有实用价值。
【关键词】:社交焦虑 皮肤电反应 ReliefF 算法 k 最近邻法 神经网络
【学位授予单位】:西南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN911.6;R749.72
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-9
  • 第1章 引言9-16
  • 1.1 研究背景及意义9-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.3 创新点15
  • 1.4 论文研究内容和结构安排15-16
  • 第2章 实验方案介绍及皮肤电信号采集16-25
  • 2.1 情感诱发方式介绍16-17
  • 2.2 皮肤电信号17-18
  • 2.3 实验方案介绍18-24
  • 2.4 本章小结24-25
  • 第3章 社交焦虑情感数据的选取及预处理25-32
  • 3.1 有效数据的筛选25-28
  • 3.2 情感GSR信号的截取28-29
  • 3.3 皮肤电信号的预处理29-31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 第4章 特征提取及特征选择算法32-38
  • 4.1 非线性特征的提取32-35
  • 4.2 常用统计特征的提取35-36
  • 4.3 ReliefF特征选择算法36-37
  • 4.4 本章小结37-38
  • 第5章 社交焦虑情感状态识别与结果分析38-51
  • 5.1 社交焦虑状态下GSR生理数据样本38
  • 5.2 分类器的选取38-41
  • 5.3 指尖皮肤电的情感状态识别结果分析41-46
  • 5.4 肩部皮肤电的情感状态识别结果分析46-51
  • 第6章 总结和展望51-53
  • 6.1 工作总结51-52
  • 6.2 展望52-53
  • 参考文献53-58
  • 致谢58-59
  • 攻读硕士期间研究成果及发表的学术论文59-60
  • 攻读硕士期间参与的研究项目60

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本文编号:1114089

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