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EMD和CSP融合的情绪脑电特征提取方法
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作者 王玫 郑威 杨双竹 《计算机与数字工程》 2024年第7期2082-2088,2114,共8页
脑电(EEG)是一种非线性、非平稳的时变信号。为提取有效的情绪脑电特征,论文提出了经验模态分解(EMD)和共空间模式算法(CSP)融合的方法,在公开数据集DEAP和SEED进行积极情绪和消极情绪的二分类实验。首先通过实验选取最优CSP特征参数;... 脑电(EEG)是一种非线性、非平稳的时变信号。为提取有效的情绪脑电特征,论文提出了经验模态分解(EMD)和共空间模式算法(CSP)融合的方法,在公开数据集DEAP和SEED进行积极情绪和消极情绪的二分类实验。首先通过实验选取最优CSP特征参数;其次将IMFs作为CSP的输入,提取具有时-频-空三个维度特性的情绪特征,通过支持向量机(SVM)进行验证;最后进一步分析了不同脑区与情绪之间的关系。实验结果表明,m=5和m=4分别是DEAP和SEED的最优CSP特征参数;且低频的本征模态函数(IMF)分量更易区分消极和积极情绪,EMD-CSP方法在DEAP和SEED数据集上分类准确率分别达到了88.7%和99.2%。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 经验模态分解 共空间模式算法
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