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基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别
被引量：
9
1
作者
柳素红
孙晓
李春彬
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期95-102,共8页
脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题。为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信...
脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题。为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息。运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率。在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31%和85.57%,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高。
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关键词
情感识别
脑电信号
功率谱密度
位置信息重建
融合网络
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职称材料
题名
基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别
被引量：
9
1
作者
柳素红
孙晓
李春彬
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期95-102,共8页
基金
国家自然科学基金(61976078)。
文摘
脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题。为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息。运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率。在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31%和85.57%,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高。
关键词
情感识别
脑电信号
功率谱密度
位置信息重建
融合网络
Keywords
emotion recognition
Electroencephalogram(EEG)signals
Power Spectral Density(PSD)
location information reconstruction
fusion network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别
柳素红
孙晓
李春彬
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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