基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别

作者：蔡靖; 周云鹏; 程晓宇; 辛佳雯; 孙慧慧^*

来源：电子技术应用, 2022, 48(05): 98-103.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211721

• EEG
• EEMD
• LeNet-5
• 情绪识别

随着科学技术的进步，人们对情绪这一概念有了全新的认识，从过去认为情绪来源于“心”逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于“脑”。针对脑电信号所具有的诸多特性，首先通过去除心电、肌电噪声，滤波提取脑电信号中的有用波段；再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对脑电信号进行特征提取，利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图；接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别，并建立模型。最终通过不断地改进模型，显著提高了情绪识别准确率，准确率最高可达80.1%。

• 单位
  吉林大学