[发明专利]基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法及其系统

权利要求书

1.一种基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设计实验范式：受试者接受多种气味并反馈情感状态标签，根据每种气味对应的情感状态标签将气味分类为适应于此受试者的积极、消极、中性的气味，将分类好的气味结合同性质的视频片段作为视频和气味混合刺激；

S2：数据采集：采集受试者在纯视频刺激和视频气味混合刺激两种刺激模式下的EEG信号，并由受试者每接受一种刺激后馈一个情感状态标签；将采集到的所有EEG数据从事件发生标定点到事件结束标定点进行有用数据的截取；

S3：数据预处理：对步骤S2截取得到的EEG数据进行预处理操作，得到预处理后的EEG信号；

S4：特征提取：对预处理之后的EEG信号按照不同的时间长度截取单次实验样本，并分别对其提取功率谱密度PSD、微分熵DE、差分不对称DASM和有理不对称RASM四种特征；

S5：学习分类：将两种刺激下提取出来的特征分别分为训练集和测试集，训练集及对应的情感状态标签放入SVM分类器中进行学习分类得到训练好的模型，利用该模型对测试集的情感状态标签进行预测，得到情感识别的识别率，并对两种刺激模式得到的结果进行对比分析。

2.根据权利要求1所述的基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述纯视频刺激即对受试者只呈现视频刺激，视频刺激是通过多名测评者对多段视频进行三分类情感测评，选取测评结果相同的视频；所述视频气味混合刺激即对受试者同时呈现视频刺激和同类型的嗅觉刺激，在一定时长的视频中每20s交替呈现这两种刺激。

3.根据权利要求1所述的基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法，其特征在于，在步骤S2中，纯视频刺激和嗅觉视频混合刺激诱发受试者积极、中性和消极的三种情感，获得有效的32导联的EEG信号和实际的情感状态标签L＝{L1，L2，…，L_q}，q表示情感状态标签的个数，每一个标签的取值为L_k＝{-7，-6，…，0，…，6，7}，其中k表示第k个标签，k＝1，2，…，q；所述情感标签使用了Valence和Arousal两个情感维度进行分类，Valence维度表示为正中负，Arousal维度表示为1,2,3,…,7，即-7～-3为消极情绪，-2～2为中性情绪，3～7为积极情绪。

4.根据权利要求1所述的基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法，其特征在于，在步骤S3中，数据预处理过程包括对步骤S2截取得到的EEG数据去除50Hz工频干扰、去除均值和去趋势处理，使用ICA的Infomax算法对眼动伪迹进行分离和去除。

5.根据权利要求1所述的基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤包括：

使用长度分别为2s、3s和4s重叠50％的窗长对预处理之后的数据划分单次实验样本，并分别提取PSD、DE、DASM和RASM特征：

DE＝log2(PSD)

DASM＝PSD(X_left)-PSD(X_right)

RASM＝PSD(X_left)/PSD(X_right)

式中，ffty_i表示时域信号转化成频域信号后第i点对应的信号值，i表示样本点，X_left表示左半头部对应的电极，X_right表示右半头部对应的电极，其中X_left与X_right是对称关系。