【摘 要】
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随着脑机接口与人机交互技术的不断发展，情感识别与情感计算逐渐发展并成为研究热点，情感识别中的关键是特征提取算法，其性能如何直接影响情感识别的效果.针对传统多尺度熵
【机 构】
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燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所,秦皇岛 066004
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
论文部分内容阅读
随着脑机接口与人机交互技术的不断发展，情感识别与情感计算逐渐发展并成为研究热点，情感识别中的关键是特征提取算法，其性能如何直接影响情感识别的效果.针对传统多尺度熵特征提取算法在粗粒化过程中，重要信息丢失，以及尺度选择过小造成的特征不显著或尺度过大造成计算复杂等问题，提出一种改进多尺度熵特征提取算法.算法通过自适应多尺度熵中本征模态函数的个数确定尺度，为突出脑电信号的微小变化对脑电信号进行自适应二值化处理，充分挖掘特征并降低算法复杂性.以Deap 国际标准数据库为评估对象，基于优化支持向量机分类器实现情感脑电识别.算法分类准确率较传统多尺度熵提高了12.33％，较自适应多尺度熵提高了7.27％，结果表明，该算法是一种有效的脑电特征提取算法.
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