基于脑电信号的情绪特征提取与分类

情绪作为人脑的高级功能,对人们的个性特征和心理健康有很大的影响,利用网上公开的脑电情绪数据库(Deap数据库),根据心理较价和激励唤醒度等级进行情绪划分,对压力和平静两种情绪进行研究分析。在利用db4小波分解与重构算法分解信号的基础上,根据左右脑脑电在产生情绪时脑电信号非对称性的特点,提出一种新的情感特征提取方法,通过计算右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之差与右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之和,提取出脑电信号的不对称熵特征。利用遗传算法优化的支持向量机对情绪分类识别,平均识别率为88.625%,对比传统特征的分类识别率,利用不对称熵特征的分类识别率有明显提高。