声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于不同生理信号的情绪识别研究
1.2.2 基于不同情绪诱发素材的研究
1.2.3 情绪脑电的特征提取算法研究
1.2.4 情绪分类算法研究
1.2.5 情绪识别实际应用中的挑战
1.3 本文研究的主要内容
第2章 情绪脑电理论以及数据分析
2.1 情绪基础理论
2.1.1 情绪的知识背景
2.1.2 情绪的分类
2.1.3 情绪的诱发方式
2.2 脑电信号基础理论
2.2.1 脑电信号的背景
2.2.2 脑电信号的特点
2.2.3 脑电信号与情绪识别
2.3 基于情绪脑电信号的数据分析
2.3.1 脑电数据采集
2.3.2 情绪模型选择
2.3.3 数据预处理
2.4 本章小结
第3章 基于脑电信号的特征提取
3.1 小波变换
3.2 基于不同频带的能量特征选择
3.2.1 频带能量特征
3.2.2 微分熵
3.2.3 不对称特征
3.3 基于熵的特征选择
3.3.1 快速近似熵
3.3.2 排列熵
3.4 特征选择
3.5 本章小结
第4章 情绪识别的分类算法
4.1 K近邻算法
4.2 支持向量机
4.3 基于遗传算法的SVM参数优化
4.4 本章小结
第5章 数据处理结果及分析
5.1 特征提取算法效果
5.1.1 单特征在不同频带下的SVM分类效果
5.1.2 多特征组合在不同频带下的SVM分类效果
5.1.3 关键频域
5.2 分类算法效果
5.3 Python和Matlab混合界面编程
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果
致谢