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社交焦虑属于一种负性情感,普遍存在于大众人群之中,会对人的社会功能和心血管系统造成损害。此外,社交焦虑通常还有可能发展成为社交焦虑障碍,给人们身体和精神上带来极大的痛苦和折磨。因此,及时评估人们的社交焦虑,从而采用有效的情感调节方案来帮助他们摆脱社交焦虑是极为有意义的。社交焦虑会导致血压的升高,而脉搏传递时间与血压高度相关,可作为反映血压的指标。因此,本文对脉搏传递时间序列用于社交焦虑评估的方法进行了探究。本文通过有观众和无观众即兴演讲实验来分别诱发被试的高度焦虑和低度焦虑。根据平均观众评分得到了有观众演讲阶段的30个焦虑被明显唤起的被试。经过T检验发现他们在有观众演讲阶段的相对焦虑程度显著地大于在无观众演讲阶段的相对焦虑程度。脉搏传递时间序列用于社交焦虑评估的实现步骤如下:首先,对脉搏传递时间序列进行去除基线差异和去除极端数据的预处理;而后,提取了统计特征、非线性特征、基于小波包分解的能量特征和矩特征;之后,采用后向选择(SBS)算法进行特征选择;最后,将极限学习机和留一被试法交叉验证用于低度焦虑和高度焦虑的识别与分类。本文经过研究主要有如下发现:(1)基于脉搏传递时间序列,进行去除基线差异和去除极端数据的预处理后,提取的一些统计特征、非线性特征、基于小波包分解的能量特征和矩特征对低度焦虑和高度焦虑有很好的区分。根据SBS算法进行特征选择得到了0阶和19阶加权Krawtchouk矩的特征组合,并用于低度焦虑和高度焦虑的识别与分类,其中对于低度焦虑和高度焦虑的识别率均可达到96.67%。(2)通过对脉搏传递时间序列极端数据去除前后进行对比分析发现:去除脉搏传递时间序列中的极端数据可提高社交焦虑评估的准确性,对去除极端数据前的脉搏传递时间序列提取0阶和19阶加权Krawtchouk矩用于低度焦虑和高度焦虑的识别与分类,其中对于低度焦虑和高度焦虑的识别率仅分别为90%和86.67%。(3)通过对基于脉搏传递时间序列与基于心电RR间期序列的两种社交焦虑评估方法进行对比分析发现:对心电RR间期序列经过去除基线差异和极端数据的预处理后,提取0阶和19阶加权Krawtchouk矩用于低度焦虑和高度焦虑的识别与分类,其中对于低度焦虑和高度焦虑的识别率仅分别为73.33%和70%。本文经过深入研究,最终得出结论:脉搏传递时间序列可用于实现社交焦虑的准确评估。