| 基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究 |
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| 引用本文： | 陆苗,邹俊忠,张见,肖姝源,卫作臣. 基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究[J]. 生物医学工程研究, 2016, 0(2) |
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| 作者姓名： | 陆苗 邹俊忠 张见 肖姝源 卫作臣 |
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| 作者单位： | 华东理工大学,上海,200237 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61071085)，上海市科委科技创新行动计划生物医药领域产学研合作项目(12DZ1940903) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 经验模态分解 端点效应 分段幂函数插值 能量熵 情感识别 |
Emotion Electroencephalograph (EEG) Recognition based on IMF Energy Entropy |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Empirical mode decomposition Endpoint effect Piecewise power function interpolation Energy entropy Emotion recognition |
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