基于脉搏信号中呼吸成分的情绪识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于脉搏信号中呼吸成分的情绪识别系统及方法，包括：基于光电传感等简便方式获取人体脉搏信号；对获取的脉搏信号进行集合经验模态分解，对得到的本征模函数进行重构以提取呼吸信号；对呼吸信号提取的时域特征、频域特征以及熵特征采用显著性差异进行特征筛选，对筛选后的特征采用随机森林Gini指数分配权重后构建特征子集；将特征子集输入到预先训练好的随机森林分类器，输出情绪识别结果。有效提高情绪分类精度和准确率，向终端设备输出识别结果并对消极情绪进行预警，从而实现情绪的远程监测。