基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究

为提高脑电信号情感识别分类准确率,结合经验模态(EMD)分解和能量熵提出一种新的脑电特征提取方法。本研究主要介绍了EMD分解的基本原理,分析了传统EMD算法中的"端点效应",采用分段幂函数插值算法改善了EMD分解的精度和性能,然后将改进后的算法应用到脑电信号特征提取,获取脑电信号的IMF分量后计算出IMF能量熵作为情感识别的特征,最后通过分类实验对比改进后的EMD算法和传统EMD算法对脑电情感特征的分类准确率。实验结果显示改进的EMD算法能使识别率提高15%左右,并且以IMF能量熵为特征的平均识别率在80%以上,实验结果表明将IMF能量熵用于脑电信号情感识别是可行的。