期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
7
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于多模态生理信号的学习专注度识别
1
作者
赖松
武法提
《现代教育技术》
2023年第6期101-108,共8页
学习专注度与学习表现密切相关,是影响学习质量的重要因素。学生的生理信号能够客观反映学习专注度,但当下借助生理信号识别学习专注度的研究较少。基于此,文章首先通过便携式腕带采集46位中学生在线学习时的多模态生理信号;然后,文章...
学习专注度与学习表现密切相关,是影响学习质量的重要因素。学生的生理信号能够客观反映学习专注度,但当下借助生理信号识别学习专注度的研究较少。基于此,文章首先通过便携式腕带采集46位中学生在线学习时的多模态生理信号;然后,文章利用交叉验证提供可靠的学习专注度标签,并对多模态生理信号进行数据预处理、特征提取与特征选择,获得了15个有效特征,据此构建学习专注度识别模型,结果表明决策树的识别效果最好;最后,文章从标签的可靠性、特征的有效性、模型的可用性等方面对研究结果进行了总结和反思。文章通过学习专注度识别研究,旨在为教师的教学决策提供有效支持,从而促进教学质量的提升。
展开更多
关键词
在线学习
学习专注度
多模态生理信号
专注度识别
下载PDF
职称材料
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
被引量:
24
2
作者
李幼军
黄佳进
+1 位作者
王海渊
钟宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期109-120,共12页
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的...
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
展开更多
关键词
多模态生理信号
情感识别
栈式自编码神经网络
长短周期记忆循环神经网络
多模态生理信号
融合
下载PDF
职称材料
基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别
被引量:
3
3
作者
金纯
陈光勇
《电子技术应用》
2018年第3期112-116,共5页
采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法(MFA)来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号,使...
采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法(MFA)来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号,使用该算法进行情感识别,并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明,提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高,需要的训练时间更短。
展开更多
关键词
最小二乘双支持向量机
萤火虫算法
情感识别
多模态生理信号
下载PDF
职称材料
面向睡眠研究的生理信号开源数据集综述
4
作者
陆敬怡
颜昌
+2 位作者
于广义
李建清
刘澄玉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期358-368,共11页
临床多导睡眠数据的采集和标注耗时长且成本高,被测人群、采集设备和标注专家等因素的不同,使得采集的数据存在差异,增加了睡眠相关研究的难度和复杂度。与众多其他临床开源数据资源相同,面向睡眠研究的生理信号开源数据集的建立为全球...
临床多导睡眠数据的采集和标注耗时长且成本高,被测人群、采集设备和标注专家等因素的不同,使得采集的数据存在差异,增加了睡眠相关研究的难度和复杂度。与众多其他临床开源数据资源相同,面向睡眠研究的生理信号开源数据集的建立为全球相关研究者提供了丰富的数据资源和统一的对比平台,促进了睡眠医学领域研究的深入发展。为此,综述了在睡眠领域中常见的18个开源数据集的概况、特点及应用,这些数据集包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)等生理信号以及涵盖睡眠障碍、心血管疾病和肥胖症等多个临床领域;总结了现有睡眠开源数据集在数据质量、数据标准、数据安全、样本代表性和外部有效性等方面存在的局限,提出了针对性的建议与展望。
展开更多
关键词
多模态生理信号
睡眠
开源数据集
生理
测量
下载PDF
职称材料
基于虚拟现实和动态加权决策融合的恐高情绪识别
5
作者
俞洋钊
何炳蔚
+3 位作者
白丽英
张彧
俞广杰
钟发炘
《计算机系统应用》
2023年第7期35-46,共12页
目前恐高情绪分类中的生理信号主要涉及脑电、心电、皮电等,考虑到脑电在采集和处理上的局限性以及多模态信号间的融合问题,提出一种基于6种外周生理信号的动态加权决策融合算法.首先,通过虚拟现实技术诱发被试不同程度的恐高情绪,同步...
目前恐高情绪分类中的生理信号主要涉及脑电、心电、皮电等,考虑到脑电在采集和处理上的局限性以及多模态信号间的融合问题,提出一种基于6种外周生理信号的动态加权决策融合算法.首先,通过虚拟现实技术诱发被试不同程度的恐高情绪,同步记录心电、脉搏、肌电、皮电、皮温和呼吸这6种外周生理信号;其次,提取信号的统计特征和事件相关特征构建恐高情感数据集;再次,根据分类性能、模态和跨模态信息提出一种动态加权决策融合算法,从而对多模态信号进行有效整合以提高识别精度.最后,将实验结果与先前相关研究进行对比,同时在开源的WESAD情感数据集进行验证.结论表明,多模态外周生理信号有助于恐高情绪分类性能的提升,提出的动态加权决策融合算法显著提升了分类性能和模型鲁棒性.
展开更多
关键词
恐高症
虚拟现实
决策融合
多模态生理信号
情绪分类
下载PDF
职称材料
多视角判别分析的情感识别
被引量:
2
6
作者
李超
赵文萍
赵子平
《信号处理》
CSCD
北大核心
2018年第8期998-1007,共10页
自主神经系统(ANS)活动在情感表达上的客观性,使得基于生理信号的情感识别引起了研究者的广泛关注。然而,情感表达是多模态的,仅使用单一模态或简单地对多模态情感数据进行拼接不能保证情感识别的精度。因此,本文提出使用多视角判别分...
自主神经系统(ANS)活动在情感表达上的客观性,使得基于生理信号的情感识别引起了研究者的广泛关注。然而,情感表达是多模态的,仅使用单一模态或简单地对多模态情感数据进行拼接不能保证情感识别的精度。因此,本文提出使用多视角判别分析方法(Multi-view Discriminant Analysis Method,MDAM)进行情感识别,将多个模态的情感生理数据看作情感表达的多个视角,通过最大化所有模态下情感数据的类间散度矩阵和类内散度矩阵之比,找到多组投影,使得投影后的情感数据位于一个具有判别性的通用空间中,在此空间中,同类情感样本的类内距离最小,而异类样本间的距离最大,从而为多模态情感识别提供有效的情感判别特征。实验结果表明,相较于传统情感识别方法,本文的方法在公开的情感数据集DEAP dataset上取得了很好的识别效果。
展开更多
关键词
情感识别
多模态生理信号
多视角判别分析
下载PDF
职称材料
基于人机交互的心理健康动态监测数据分析及系统设计
7
作者
王淑娴
《自动化与仪器仪表》
2023年第7期28-33,共6页
虽然市场上有许多生理信号采集设备,用于人体心理健康监测。但这些设备不具有便捷、实时性等特点,不适合日常的推广。针对此问题,设计了一款基于心电、表面肌电的多模态生理信号采集系统,可用于对心理健康状况开展监测分析。文章包括以...
虽然市场上有许多生理信号采集设备,用于人体心理健康监测。但这些设备不具有便捷、实时性等特点,不适合日常的推广。针对此问题,设计了一款基于心电、表面肌电的多模态生理信号采集系统,可用于对心理健康状况开展监测分析。文章包括以下内容:(1)系统硬件电路的设计,实现了便捷式、低功耗的多通道同步采集系统;(2)系统软件设计,包括设备驱动程序,设备应用程序和PC端应用程序;(3)系统数据预处理算法实现过程,并对心电和肌电信号进行预处理,并将采集到的生理信号波形与美国BIOPAC公司的MP150系统同等条件下采集的生理信号波形进行对照,保证多模态生理信号采集系统的有效性。最后,通过多分类SVM和DS证据理论算法对被试者的心理压力状态进行分类,实验证明多模态生理信号评估心理压力的可行性。
展开更多
关键词
心理健康检测
采集系统
多模态生理信号
数据分析
原文传递
题名
基于多模态生理信号的学习专注度识别
1
作者
赖松
武法提
机构
西南大学教育学部
北京师范大学
出处
《现代教育技术》
2023年第6期101-108,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目“同步直播课堂中基于多模态数据的学习者专注度评估及其演化机制研究”(项目编号:62177008)的阶段性研究成果。
文摘
学习专注度与学习表现密切相关,是影响学习质量的重要因素。学生的生理信号能够客观反映学习专注度,但当下借助生理信号识别学习专注度的研究较少。基于此,文章首先通过便携式腕带采集46位中学生在线学习时的多模态生理信号;然后,文章利用交叉验证提供可靠的学习专注度标签,并对多模态生理信号进行数据预处理、特征提取与特征选择,获得了15个有效特征,据此构建学习专注度识别模型,结果表明决策树的识别效果最好;最后,文章从标签的可靠性、特征的有效性、模型的可用性等方面对研究结果进行了总结和反思。文章通过学习专注度识别研究,旨在为教师的教学决策提供有效支持,从而促进教学质量的提升。
关键词
在线学习
学习专注度
多模态生理信号
专注度识别
Keywords
online learning
learning concentration level
multimodal physiological signals
concentration level recognition
分类号
G40-057 [文化科学—教育学原理]
下载PDF
职称材料
题名
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
被引量:
24
2
作者
李幼军
黄佳进
王海渊
钟宁
机构
北京工业大学国际WIC研究院
磁共振成像脑信息学北京市重点实验室
脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地
北京未来网络科技高精尖创新中心
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期109-120,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61420106005)
国家重点基础研究发展计划基金资助项目(No.2014CB744600)
国家国际科技合作专项基金资助项目(No.2013DFA32180)~~
文摘
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
关键词
多模态生理信号
情感识别
栈式自编码神经网络
长短周期记忆循环神经网络
多模态生理信号
融合
Keywords
multi-modal bid-signal emotion recognition, stacked auto-encoder neural network, LSTM recurrent neural network, multi-modal bid-signals fusion
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别
被引量:
3
3
作者
金纯
陈光勇
机构
重庆邮电大学无线移动通信理论与技术重点实验室
重庆金瓯科技发展有限责任公司
出处
《电子技术应用》
2018年第3期112-116,共5页
基金
重庆市重点产业共性关键技术创新专项(cstr2015zdcy-ztzx4008)
文摘
采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法(MFA)来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号,使用该算法进行情感识别,并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明,提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高,需要的训练时间更短。
关键词
最小二乘双支持向量机
萤火虫算法
情感识别
多模态生理信号
Keywords
least squares twin support vector machine
firefly algorithm
emotion recognition
multimodal physiological signal
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
面向睡眠研究的生理信号开源数据集综述
4
作者
陆敬怡
颜昌
于广义
李建清
刘澄玉
机构
东南大学仪器科学与工程学院
南京医科大学生物医学工程与信息学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期358-368,共11页
基金
国家自然科学基金(62171123,62101129,62211530112)
国家重点研发计划项目(2023YFC3603600)。
文摘
临床多导睡眠数据的采集和标注耗时长且成本高,被测人群、采集设备和标注专家等因素的不同,使得采集的数据存在差异,增加了睡眠相关研究的难度和复杂度。与众多其他临床开源数据资源相同,面向睡眠研究的生理信号开源数据集的建立为全球相关研究者提供了丰富的数据资源和统一的对比平台,促进了睡眠医学领域研究的深入发展。为此,综述了在睡眠领域中常见的18个开源数据集的概况、特点及应用,这些数据集包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)等生理信号以及涵盖睡眠障碍、心血管疾病和肥胖症等多个临床领域;总结了现有睡眠开源数据集在数据质量、数据标准、数据安全、样本代表性和外部有效性等方面存在的局限,提出了针对性的建议与展望。
关键词
多模态生理信号
睡眠
开源数据集
生理
测量
Keywords
multimodal physiological signals
sleep
open-source datasets
physiological measurement
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于虚拟现实和动态加权决策融合的恐高情绪识别
5
作者
俞洋钊
何炳蔚
白丽英
张彧
俞广杰
钟发炘
机构
福州大学机械工程及自动化学院
福州大学人文社会科学学院
福州大学马克思主义学院
出处
《计算机系统应用》
2023年第7期35-46,共12页
基金
国家科技特区创新资助项目(18-163-15-ZT-001-007-46)
2020年福建省本科高校教育教学改革研究一般项目(FBJG20200199)。
文摘
目前恐高情绪分类中的生理信号主要涉及脑电、心电、皮电等,考虑到脑电在采集和处理上的局限性以及多模态信号间的融合问题,提出一种基于6种外周生理信号的动态加权决策融合算法.首先,通过虚拟现实技术诱发被试不同程度的恐高情绪,同步记录心电、脉搏、肌电、皮电、皮温和呼吸这6种外周生理信号;其次,提取信号的统计特征和事件相关特征构建恐高情感数据集;再次,根据分类性能、模态和跨模态信息提出一种动态加权决策融合算法,从而对多模态信号进行有效整合以提高识别精度.最后,将实验结果与先前相关研究进行对比,同时在开源的WESAD情感数据集进行验证.结论表明,多模态外周生理信号有助于恐高情绪分类性能的提升,提出的动态加权决策融合算法显著提升了分类性能和模型鲁棒性.
关键词
恐高症
虚拟现实
决策融合
多模态生理信号
情绪分类
Keywords
acrophobia
virtual reality(VR)
decision fusion
multimodal physiological signals
emotion classification
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
多视角判别分析的情感识别
被引量:
2
6
作者
李超
赵文萍
赵子平
机构
天津师范大学
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2018年第8期998-1007,共10页
基金
国家自然科学基金(61702370)
天津市国际合作项目(14RCGFGX00847)
+3 种基金
天津市自然科学基金重点项目(18JCZDJC36300)
模式识别国家重点实验室开放课题基金
天津市科技发展战略研究计划项目(17ZLZXZF00700
17ZLZXZF00530)
文摘
自主神经系统(ANS)活动在情感表达上的客观性,使得基于生理信号的情感识别引起了研究者的广泛关注。然而,情感表达是多模态的,仅使用单一模态或简单地对多模态情感数据进行拼接不能保证情感识别的精度。因此,本文提出使用多视角判别分析方法(Multi-view Discriminant Analysis Method,MDAM)进行情感识别,将多个模态的情感生理数据看作情感表达的多个视角,通过最大化所有模态下情感数据的类间散度矩阵和类内散度矩阵之比,找到多组投影,使得投影后的情感数据位于一个具有判别性的通用空间中,在此空间中,同类情感样本的类内距离最小,而异类样本间的距离最大,从而为多模态情感识别提供有效的情感判别特征。实验结果表明,相较于传统情感识别方法,本文的方法在公开的情感数据集DEAP dataset上取得了很好的识别效果。
关键词
情感识别
多模态生理信号
多视角判别分析
Keywords
emotion recognition
multimodal physiological signals
multi-view discriminant analysis
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于人机交互的心理健康动态监测数据分析及系统设计
7
作者
王淑娴
机构
中国消防救援学院
出处
《自动化与仪器仪表》
2023年第7期28-33,共6页
基金
应急管理部消防救援局科技计划项目《消防员职业健康智能管理及监测预警研究》(2020XFZD16)。
文摘
虽然市场上有许多生理信号采集设备,用于人体心理健康监测。但这些设备不具有便捷、实时性等特点,不适合日常的推广。针对此问题,设计了一款基于心电、表面肌电的多模态生理信号采集系统,可用于对心理健康状况开展监测分析。文章包括以下内容:(1)系统硬件电路的设计,实现了便捷式、低功耗的多通道同步采集系统;(2)系统软件设计,包括设备驱动程序,设备应用程序和PC端应用程序;(3)系统数据预处理算法实现过程,并对心电和肌电信号进行预处理,并将采集到的生理信号波形与美国BIOPAC公司的MP150系统同等条件下采集的生理信号波形进行对照,保证多模态生理信号采集系统的有效性。最后,通过多分类SVM和DS证据理论算法对被试者的心理压力状态进行分类,实验证明多模态生理信号评估心理压力的可行性。
关键词
心理健康检测
采集系统
多模态生理信号
数据分析
Keywords
mental health test
Acquisition
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态生理信号的学习专注度识别
赖松
武法提
《现代教育技术》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
李幼军
黄佳进
王海渊
钟宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
24
下载PDF
职称材料
3
基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别
金纯
陈光勇
《电子技术应用》
2018
3
下载PDF
职称材料
4
面向睡眠研究的生理信号开源数据集综述
陆敬怡
颜昌
于广义
李建清
刘澄玉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
5
基于虚拟现实和动态加权决策融合的恐高情绪识别
俞洋钊
何炳蔚
白丽英
张彧
俞广杰
钟发炘
《计算机系统应用》
2023
0
下载PDF
职称材料
6
多视角判别分析的情感识别
李超
赵文萍
赵子平
《信号处理》
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
7
基于人机交互的心理健康动态监测数据分析及系统设计
王淑娴
《自动化与仪器仪表》
2023
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部