[发明专利]一种基于脑电信号的视听诱发情绪识别方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811273387.2 申请日: 2018-10-30
公开(公告)号: CN109199414B 公开(公告)日: 2020-11-17
发明(设计)人: 陈昆;艾青松;刘泉;何悦 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: A61B5/16 分类号: A61B5/16;A61B5/0484
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 罗飞
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供了一种基于脑电信号的视听诱发情绪识别方法及系统,其中的方法包括:首先采集基于视听诱发产生的脑电信号,通过带通滤波器进行预处理;然后对多通道脑电信号进行非均匀采样的多元经验模态分解,选择有效的固有模态函数提取情绪脑电信号特征;接着将序列浮动前向选择方法作为选择和删除特征集合的搜索策略,结合过滤器和封装器作为最优特征子集的评价准则,对提取出的情绪脑电信号特征进行筛选;再将选择好的特征子集输入到支持向量机中进行分类,获得分类结果,最后根据分类结果,获得情绪识别结果,实现情绪识别。本发明在探索情绪脑电规律的基础上开展了多类诱发方式的情绪识别方法研究,有效提升了识别准确率。
搜索关键词: 一种 基于 电信号 视听 诱发 情绪 识别 方法 系统
【主权项】:
1.一种基于脑电信号的视听诱发情绪识别方法,其特征在于,包括:步骤S1:采集基于视听诱发产生的脑电信号,步骤S2:通过带通滤波器进行预处理,获得多通道脑电信号;步骤S3:对多通道脑电信号进行非均匀采样的多元经验模态分解,并选择有效的固有模态函数提取情绪脑电信号特征;步骤S4:将序列浮动前向选择方法作为选择和删除特征集合的搜索策略,结合过滤器和封装器作为最优特征子集的评价准则,对提取出的情绪脑电信号特征进行筛选;步骤S5:将筛选出的特征子集输入至预设支持向量机中进行分类,获得分类结果;步骤S6:根据分类结果,获得情绪识别结果。
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