基于加權(quán)KNN算法的腦電信號(hào)情緒識(shí)別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>932 K
標(biāo)簽： EEG信號(hào) 主成分分析(PCA) 時(shí)域特征
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文檔介紹：情緒與人類的行為、家庭及社會(huì)密切相關(guān)。情緒不僅能反映人類的各種感覺、思想和行為，而且也是各種外部刺激所產(chǎn)生的心理和生理反應(yīng)，所以在很多領(lǐng)域中對(duì)情緒的正確識(shí)別十分重要。情緒的變化會(huì)導(dǎo)致腦電圖(EEG)信號(hào)發(fā)生變化，反之，這些變化也反映了情緒狀態(tài)?；贒EAP數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征和頻域特征提取，通過PCA主成分分析法對(duì)特征進(jìn)行降維處理。利用加權(quán)KNN算法進(jìn)行5折交叉驗(yàn)證訓(xùn)練，最終對(duì)興奮(excited)、放松(relaxed)、沮喪(depressed)、憤怒(angry)4種情緒狀態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到80%。
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