文献类型：期刊文章

作　　者：李昕[1,2,3] 蔡二娟[1,2] 田彦秀[1,2] 孙小棋[1,2] 范梦頔[1,2]

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所,河北秦皇岛066004 [2]河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004 [3]北京工业大学生命科学与生物工程学院,北京100124

出　　处：《生物医学工程学杂志》

基　　金：国家自然科学基金项目(51677162);河北省自然科学基金项目(F2014203244);中国博士后科学基金项目(2014M550582)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：510-517

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据,基于小波分解重构δ、θ、α、β四种节律波;在分析比较小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数三种脑电特征情感识别效果的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)融合小波特征、近似熵和Hurst指数的脑电特征提取算法。本算法保留累积贡献率大于85%的主成分,并选择特征根差异较大的特征参数,基于支持向量机实现情感状态评估。结果表明,使用单一小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数特征量,情感识别的正确率均值分别是73.15%、50.00%和45.54%,而改进算法识别准确率均值在85%左右。基于改进算法情感识别的分类准确率比传统方法至少能提升12%,可为情感脑电特征提取以及辅助音乐治疗提供帮助。

关 键 词：音乐情绪 小波变换 近似熵 HURST指数 主成分分析  特征融合  

分 类 号：R318[生物医学工程类] TN911.7[基础医学类]