【摘 要】
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基于脑电图(EEG)信号对情感识别计算进行研究.针对脑电图的特征提取难和模型计算难的问题,提出了一种从EEG信号中获得可靠区别特征的创新方法.该方法将微分熵与线性判别分析(
【机 构】
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北京理工大学珠海学院,电子科技大学中山学院,澳门科技大学资讯科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61901096)
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基于脑电图(EEG)信号对情感识别计算进行研究.针对脑电图的特征提取难和模型计算难的问题,提出了一种从EEG信号中获得可靠区别特征的创新方法.该方法将微分熵与线性判别分析(LDA)相结合,可被应用于情绪EEG信号的特征提取.采用3类情绪EEG数据集进行实验,结果表明该方法能够有效提高EEG分类的性能:与原始数据集的结果相比,平均准确度提高了68%,比单独使用微分熵进行特征提取时的准确度高7%.总执行时间结果证明提出的方法具有较低的时间复杂度.研究结果在3类情感脑电图识别领域具有重要的实用价值,可被应用于实
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