【摘 要】
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脑-机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑-机接口是一类重要的脑-机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量的方法,有潜在的重要应用价值。然而,情绪相关的EEG信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战,因此,本文基于运动调节情绪的方式,探索合适的情绪诱发实验范式,分别提取情绪相关EEG信号的时域、频域、时-频域和空域的特征,并进行情绪相关EEG信号的特征筛选,从而筛选出与情绪密切相关
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脑-机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑-机接口是一类重要的脑-机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量的方法,有潜在的重要应用价值。然而,情绪相关的EEG信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战,因此,本文基于运动调节情绪的方式,探索合适的情绪诱发实验范式,分别提取情绪相关EEG信号的时域、频域、时-频域和空域的特征,并进行情绪相关EEG信号的特征筛选,从而筛选出与情绪密切相关的EEG特征,最后采用SVM、KNN、CNN进行分类结果的对比,同时还进行了情绪相关EEG信号的导联优化,从而筛选出与情绪密切相关的通道。论文的主要研究内容如下:（1）基于脑电运动调节情绪的特征选择和导联优化研究,设计了积极情绪和消极情绪的实验范式,采集受试者在图片诱发下的情绪相关EEG信号,对信号进行预处理之后,提取时域特征:统计特征、能量特征、功率特征、不稳定指数;频域特征:功率谱密度和希尔伯特-黄变换特征;时频域特征:STFT和小波特征;空域特征:DASM、RASM、DCAU特征;使用SVM、KNN、CNN对提取的特征进行分类,并将分类结果进行比较。结果表示:频域和时频域能更好的携带情绪相关EEG特征。（2）在特征提取的基础上进行特征选择和导联优化。采样互信息选择算法对提取的特征进行特征选择,并以分类准确率为指标验证特征筛选的有效性。结果显示:采用SVM进行分类,在自采数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:2.02%、1.29%、0.04%;在SEED数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:2.09%、0.43%、3.95%;采用KNN进行分类,在自采数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:3.68%、2.05%、3.7%;在SEED数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:1.57%、1.95%、2.1%;采用CNN进行分类,在自采数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:3.92%、2.51%、5.41%;在SEED数据集上,利用MI进行特征筛选的分类精度比未经过特征筛选的分类精度分别提高了:1.69%、2.25%、2.49%,从而证明特征选择的有效性。采样F-score算法进行导联优化,并采用脑电地形图进行验证,从而验证导联选择是否正确。
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