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基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究的开题报告.docx

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基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究的开题报告一、选题背景及意义情感是人类日常社交交流中不可或缺的一个重要方面。对情感的自我识别和他人识别能力不仅是人际关系良好的重要基础,也是心理健康和生活质量的一项重要指标。目前,情感分类一般采用传统的实验范式,如自我报告、面部表情识别、声音识别等方式来评估。但是这些方法存在诸多问题,如受试者的主观因素、数据质量问题等,因而需要寻找一些更有效的方法来识别情感。脑电信号是一种反映神经系统活动的重要生理信号,在情感研究中,脑电可以作为接近生理水平的生物指标,来反映情感过程的神经机制变化。因此,将脑电信号应用于情感分类,是目前识别情感的研究热点之一。二、主要内容及研究方法目前,情感脑电分类的方法多基于时域、频域等传统特征。但是,这些特征往往不能很好地体现脑电信号的局部时频特性,在分类精度上有一定局限性。为了解决这些问题,本文提出了一种基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别方法。具体研究步骤如下::通过刺激频率、情感范畴等设计情感刺激实验,并以脑电信号采集为主要数据来源。:首先,对采集到的脑电信号进行预处理,如去除眼电等干扰。然后,将脑电信号分解为多个小波包,并采用Hilbert-Huang变换从中提取本地时频特征。:在特征提取方面,考虑到本文所采用的方法较为复杂,需要有一定的特征选择。本文将采用主成分分析(PCA)来选取相关性较强的特征,并基于支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)等算法进行情感识别分类。三、预期成果本文计划实验数据来自国内已有的情感数据库,并采用10折交叉验证法进行实验设计。通过实验,本文希望能够验证基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别方法的有效性,为感性神经科学领域提供一些有益的探索思路。