基于情感心电信号的去趋势波动分析研究

心电信号作为一种重要的生理信号,已证明其中包含可靠情感信息.在实验室诱发情感心电信号过程中,采用2遍情感视频播放机制,在第二遍观看视频过程中获取了记录被试主观情绪体验的情感重评按键文件,据此截取可靠的情感心电信号.通过比较多种去趋势波动分析算法,结果显示CMA算法的性能最为稳定.因此,采用CMA算法来计算情感心电信号的标度指数.结果显示,高兴、悲伤、愤怒和恐惧的心电信号均具有长程相关性.以标度指数作为情感特征,采用Fisher分类器进行二分类的情感识别,高兴、悲伤、愤怒和恐惧4种情感的正确识别率分别为89.56%,90.10%,70.43%,83.18%,说明情感心电信号的非线性特征对于识别目标情感具有很好的区分度.