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针对传统单一尺度样本熵对脑电信号(EEG)序列特征提取不明显、多尺度熵在粗粒化过程中会遗漏重要信息导致情感分类性能下降以及样本熵算法效率不高的问题,提出了一种基于二次滑动均值粗粒化的多尺度快速样本熵脑电特征提取方法。由于不同情感的脑电信号存在差异性,先采用二次滑动均值粗粒化对脑电信号进行多尺度处理,然后利用快速样本熵算法提取不同时间尺度的样本熵值作为特征向量,结合随机森林(RF)分类模型来识别不同的情感状态。提出的方法对多模态标准情感数据库DEAP进行了研究,发现大脑额区和右脑对情感比较敏感,正性、中性和负性情感在大脑侧额区获得了88.75%的平均分类准确率。实验结果表明,该方法可以有效地提取脑电特征,并且能够保证算法的效率。 相似文献
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为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法.采用单熵(近似熵(Approximate Entropy,ApEn)、排列熵(Permutation Entropy,PeEn)和奇异值分解... 相似文献
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