【摘 要】
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近年来,越来越多的研究者投入到基于脑电的情绪识别研究中。然而在实际应用中,建立高精确度的情绪识别模型仍面临巨大的挑战,其中一个难点就是如何剔除或降低脑电信号的时间
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划（91520205）,国家自然科学基金（81571762,31500865）.致谢：感谢参与本实验所有的志愿者被试.
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近年来,越来越多的研究者投入到基于脑电的情绪识别研究中。然而在实际应用中,建立高精确度的情绪识别模型仍面临巨大的挑战,其中一个难点就是如何剔除或降低脑电信号的时间效应,进而提高情绪识别模型的时间鲁棒性。拟通过增加情绪模型中训练样本的天数,降低时间效应对识别模型的影响。利用视频诱发被试的正性、中性、负性3种情绪状态,共9名被试参与实验,每名被试需在1个月内进行5次数据采集,每次采集的时间间隔分别是1天、3天、1周和2周。采集被试60导联的脑电信号,并提取6个频段的功率谱特征。在模式识别阶段,分类器的训练样本
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