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摘要
基于脑电信号的情感识别,对于相关情感疾病的诊断与治疗有着重要的临床和科研意义。如何有效地提取特征,提高识别率,减少计算时间是研究的重点。从研究脑通道间定向信息交互的角度出发,结合对瞬时因果效应的补偿算法,提出以变尺度符号化补偿传递熵(VSSCTE)为特征的情感分析方法,并以此构建情感因效性脑网络,使用网络测度与Relief F特征优化选择算法进行通道选择。结果显示,在使用DAEP数据集中处理后的127个压力状态和125个平静状态的数据时,较传统的二元传递熵方法,VSSCTE的特征提取方法在压力和平静情感二分类上的准确率提升约15%,达到96.74%;进行脑电通道优化后,当通道数由32个降至15个时,分类准确率仅下降约2%(分类准确率为94.36%),计算时间从51.27 s降至23.84 s。所提出的VSSCTE脑电特征提取方法可以有效分析情感变化时脑区之间的信息交互,为情感分析和计算提供新的思路。
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单位中国信息通信研究院; 自动化学院; 杭州电子科技大学
