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基于排列熵与多重分形指数结合的特征提取算法在情感识别中的应用 被引量:4
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作者 李昕 齐晓英 +3 位作者 田彦秀 孙小棋 范梦頔 蔡二娟 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期617-624,共8页
通过对脑电信号的熵分析,进行了情感识别研究,并根据脑电信号的非线性特性以及多重分形特性的特点,提出了一种排列熵与多重分形指数相结合的情感脑电特征提取算法。该算法采用排列熵、Hurst指数、质量指数和奇异谱宽度相结合,实现情感... 通过对脑电信号的熵分析,进行了情感识别研究,并根据脑电信号的非线性特性以及多重分形特性的特点,提出了一种排列熵与多重分形指数相结合的情感脑电特征提取算法。该算法采用排列熵、Hurst指数、质量指数和奇异谱宽度相结合,实现情感脑电的特征提取,采用支持向量机(SVM))实现情感识别。结果显示,该算法两两情感识别,测试集最高正确率达到92.8%,除去激动对可怕外,正确率均在80%以上;与单独使用排列熵和分形指数特征的方法相比,最高正确率分别提高41.9%和31.2%。进一步分析了对积极和消极两类情感状态的识别效果,测试集平均正确率为78.3%,比排列熵与多重分形特征,测试集正确率分别提高了26.7%和1.6%。结果表明,基于排列熵与多重分形指数相结合的特征提取算法,能够充分挖掘脑电信号的非线性特性与多重分形特征信息,是一种有效的情感脑电特征提取算法。 展开更多
关键词 脑电(EEG)信号 排列熵(PE) 多重分形指数 支持向量机(SVM)
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严肃游戏训练对脑功能状态改善作用研究 被引量:2
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作者 李昕 孙小棋 +2 位作者 蔡二娟 范梦頔 侯永捷 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期685-691,共7页
针对专项严肃游戏训练改善脑功能状态、提高注意力展开研究。基于脑电信号样本熵特征,分析训练后脑功能状态的变化,以及长期使用单一训练的刺激耐受性问题。试验采集10名受试者,持续20 d的专项严肃游戏训练前、后的脑电数据,并采用国际... 针对专项严肃游戏训练改善脑功能状态、提高注意力展开研究。基于脑电信号样本熵特征,分析训练后脑功能状态的变化,以及长期使用单一训练的刺激耐受性问题。试验采集10名受试者,持续20 d的专项严肃游戏训练前、后的脑电数据,并采用国际公认D-CAT和SRT注意力测试方法评估脑功能状态的变化。提出以alpha波样本熵与beta波样本熵的比值作为特征参数,分析游戏训练改善脑功能。进一步,基于theta/SMR熵值,讨论长期单一严肃游戏训练的刺激耐受性问题。经过20 d专项严肃游戏训练后与训练前相比,脑电信号的alpha波样本熵值呈上升趋势,beta波样本熵值显著降低(0.62±0.05 vs 0.54±0.04,P<0.05),alpha/beta的样本熵比值显著提高(0.44±0.02 vs 0.83±0.20,P<0.05),说明严肃游戏训练可以改善脑功能状态。国际公认的注意力行为测试评估结果支持了相同的结论,即专项严肃游戏训练后,训练者的测试命中值显著提高(35.60±6.21 vs 37.81±6.42,P<0.05),所需反应时间(ms)显著降低(292±25 vs 281±20,P<0.05)。长期单一游戏训练后theta/SMR熵值提高,表明长期采用同一款注意力训练方法,会使被训练者产生耐受性,使大脑对训练的敏感程度降低,适当调整训练方案,将有助于提高训练效率。这一结果,将为脑功能辅助康复治疗方案选择提供支持与帮助。 展开更多
关键词 脑电 严肃游戏 记忆能力 训练耐受性 样本熵
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