一种基于卡诺模型的脑电信号标定方法

摘要

本发明公开了一种基于卡诺模型的脑电信号标定方法。在受试者面前呈现具有质量特性的听视觉刺激，在刺激呈现期间连续记录脑电图获得EEG数据，对EEG数据进行分割和滤波，计算每个EEG段的非线性样本熵的数值，利用卡诺模型对质量特性进行分类，并根据质量特性的分类结果对所有EEG段划分目录，采用支持向量机算法，以各个不同目录的样本熵作为算法输入进行训练得到模型，完成脑电信号的标定。本发明能够提取获得脑电信号的样本熵，建立了脑电信号与情感类型的对应关系，有效地解决了脑电信号中的情感识别问题。