基于ECG和PPG特征的情绪识别研究

心理健康是我们身体健康的重要组成部分,也是我们拥有幸福生活的基础。现代社会的高压力和快节奏生活使人们越来越容易感到焦虑、抑郁和情绪不稳定,通过合理的健康情绪检测方法有益于帮助医护对患者进行情绪监督调理。基于现有的心电图(ECG)和脉搏波(PPG)两种穿戴式监测情绪的方法,使用WESAD数据集,分别验证了心电信号的心率和心率特异性对中性、压力、愉悦和冥想四种情绪状态的重要性,并基于Sklearn库的分类器,使用交叉验证方法评估和比较它们的性能。实验结果显示,ExtraTrees分类模型在情感状态分类中表现最佳,ECG在分类器中具有更优秀的表现。