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题名基于共同空间模式的情感脑电信号的空域特征提取
被引量:2
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作者
闫梦梦
吕钊
孙文慧
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
杭州电子科技大学脑机协同智能技术浙江省重点实验室
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期424-429,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61972437)
安徽省高等学校自然科学基金项目(KJ2018A0008)
脑机协同智能技术浙江省重点实验开放基金(BMCI2018-001)。
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文摘
为了改善基于脑电(EEG)的情感分类性能,提高多分类情况下的识别准确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的空域滤波算法。首先使用传统的CSP方法设计空域滤波器,并通过该滤波器对3种情感类型(即积极、中性和消极)的EEG信号进行线性投影,以提取空域特征。此外,考虑到传统近似联合对角化(JAD)算法是使用"得分最高的特征值"准则进行特征向量的选择,该情况可能导致无法有效区分多分类的情感状态,因此针对最高分特征值位置存在的所有可能情况设计了不同的特征值选择方法。对实验室自主采集数据集,使用支持向量模型(SVM)作为分类器进行对比实验。结果表明基于CSP的空域特征提取方法在三分类情感识别中平均准确率达到了87.54%,证明其在情感识别应用中具有可行性。
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关键词
情感脑-机交互
共同空间模式
近似联合对角化
空域滤波
情感识别
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Keywords
affective-brain computer interaction
common spatial pattern
joint approximation diagonalization
spatial filtering
emotion recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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