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多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法
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作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页
为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多
关键词 多谱自适应小波 盲源分离 小波变换 降噪方法 生理信号
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模拟飞行任务中的脑力负荷监测∶基于多模态生理信号的融合研究
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作者 韩明秀 刘心怡 +3 位作者 王煜文 牛海军 柳忠起 刘涛 《载人航天》 北大核心 2025年第4期443-450,共8页
在飞行等高风险、高复杂度任务场景中,准确监测脑力负荷已成为提升工作效率和保障安全的关键。然而,现有的脑力负荷评估方法多依赖单一模态信号,这些方法在跨个体和跨天等情境下的泛化性能较差。因此,提出一种基于多模态生理信号融合的... 在飞行等高风险、高复杂度任务场景中,准确监测脑力负荷已成为提升工作效率和保障安全的关键。然而,现有的脑力负荷评估方法多依赖单一模态信号,这些方法在跨个体和跨天等情境下的泛化性能较差。因此,提出一种基于多模态生理信号融合的脑力负荷评估方法:采用COG-BCI数据集,选取其中多属性任务组(MATB⁃Ⅱ)的脑电和心电生理信号数据,提取脑电功率谱密度在内的多类关键特征,通过均方差系数、最大互信息系数及单因素方差分析对特征进行筛选和融合,构建基于随机森林与极限梯度提升算法的模型。结果表明:所提融合特征和方法有效提升了模型性能,在当日脑力负荷识别中平均准确率达到93.8%,在跨天场景中平均识别精度达到86.1%。采用多模态生理信号融合方法,有效提升了跨个体和跨天场景下的脑力负荷评估准确率。 展开更多
关键词 脑力负荷 人机工效学 脑电 生理信号 状态监测
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基于生理信号的消防员体力疲劳识别
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作者 付文卓 郑欣 张放 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期218-226,共9页
为研究消防队员体力疲劳状态的评测指标并进行疲劳识别,以体能训练诱导消防员体力疲劳,并以时间知觉分析方法确定体力疲劳是否产生,采集18名被试消防员在日常训练诱导疲劳前后的脑电、肌电和眼动信号进行疲劳识别研究。首先采用配对t检... 为研究消防队员体力疲劳状态的评测指标并进行疲劳识别,以体能训练诱导消防员体力疲劳,并以时间知觉分析方法确定体力疲劳是否产生,采集18名被试消防员在日常训练诱导疲劳前后的脑电、肌电和眼动信号进行疲劳识别研究。首先采用配对t检验、秩和检验对采集到的脑电、肌电和眼动信号进行统计分析,7种肌电指标和1种眼动指标在体力疲劳状态下发生显著变化。其次,使用最小冗余最大相关性(mRMR)算法和ReliefF算法对初选的生理指标进行特征优选,AEMG、Median F、Mean F、Mean P和Total P这5项肌电指标和眼动指标中的瞳孔直径为指标降维优选结果。最后,基于特征优选后的生理指标,使用Logistic Regression、Random Forest、Support Vector Machine、XG-Boost和K-Nearest Neighbors机器学习方法开展疲劳识别对比分析。研究结果表明:基于ReliefF算法优选后的指标采用Random Forest机器学习方法对消防队员的体力疲劳识别性能最好(ACC=0.943,SN=1.000,SP=0.882,PR=0.900,F1=0.947,AUC=0.971)。研究结果可为有效识别消防队员体力疲劳和制定合理的日常训练计划提供参考。 展开更多
关键词 疲劳识别 特征选择 机器学习 生理信号 消防队员
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基于柔性生物电极的手持式无创生理信号监测系统
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作者 詹耀量 张晓曼 +1 位作者 罗海军 王雪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第6期104-108,113,共6页
血压(BP)实时监测在相关疾病预防及健康管理过程中具有重要意义。传统袖带式检测设备在体积、便携性及测量连续性上仍存在挑战。本文基于自制柔性生物电极构建了一套低成本、便携式、小型化生理信号检测系统,能在无外部延伸电极线的情... 血压(BP)实时监测在相关疾病预防及健康管理过程中具有重要意义。传统袖带式检测设备在体积、便携性及测量连续性上仍存在挑战。本文基于自制柔性生物电极构建了一套低成本、便携式、小型化生理信号检测系统,能在无外部延伸电极线的情况下实现心电(ECG)信号与光电容积脉搏波(PPG)信号的高质量同步监测,并通过蓝牙模块的无线传输功能实现数据的实时显示与保存。通过捕获个体两路信号特征峰值时间差,结合最小二乘线性回归方法,建立无创血压估计模型,实现了收缩压和舒张压平均绝对误差分别为4.18/4.95 mmHg的检测精度。实验结果证明,该系统在无创血压监测方面具有良好的应用潜力。 展开更多
关键词 无创血压 柔性生物电极 生理信号监测 心电信号 光电容积脉搏波
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基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用 被引量:3
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作者 赵薇 卓智海 张月霞 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1264-1272,共9页
针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提... 针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。 展开更多
关键词 小波变换 能量梯度阈值 改进阈值函数 生理信号 去噪
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基于生理信号的危险作业人员心理负荷识别研究 被引量:2
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作者 郝锐 郑欣 李怡霖 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期600-608,共9页
为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心... 为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心率、脑电图和眼动信号进行统计分析,8种脑电、3种眼动及9种心率特征在静息状态和心理负荷下具有显著变化;其次,对初选获得的生理指标分别采用Pearson相关分析、最大相关最小冗余(MRMR)算法和主成分分析(PCA)进行特征降维;最后,基于上述3种方法降维处理后得到生理指标采用Logistic Regression,KNN,SVM,XG-Boost,Decision Tree和Random Forest机器学习方法进行心理负荷识别.结果表明,基于MRMR的心理负荷特征选择结果,采用Random Forest机器学习方法具有更好的识别性能(ACC=0.917,SN=1.0,SP=0.857,F1=0.909,AUC=0.971).本研究为有效识别危险作业人员心理负荷提供了理论依据. 展开更多
关键词 危险作业 心理负荷识别 生理信号 机器学习
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面向睡眠研究的生理信号开源数据集综述 被引量:1
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作者 陆敬怡 颜昌 +2 位作者 于广义 李建清 刘澄玉 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期358-368,共11页
临床多导睡眠数据的采集和标注耗时长且成本高,被测人群、采集设备和标注专家等因素的不同,使得采集的数据存在差异,增加了睡眠相关研究的难度和复杂度。与众多其他临床开源数据资源相同,面向睡眠研究的生理信号开源数据集的建立为全球... 临床多导睡眠数据的采集和标注耗时长且成本高,被测人群、采集设备和标注专家等因素的不同,使得采集的数据存在差异,增加了睡眠相关研究的难度和复杂度。与众多其他临床开源数据资源相同,面向睡眠研究的生理信号开源数据集的建立为全球相关研究者提供了丰富的数据资源和统一的对比平台,促进了睡眠医学领域研究的深入发展。为此,综述了在睡眠领域中常见的18个开源数据集的概况、特点及应用,这些数据集包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、眼电图(EOG)和肌电图(EMG)等生理信号以及涵盖睡眠障碍、心血管疾病和肥胖症等多个临床领域;总结了现有睡眠开源数据集在数据质量、数据标准、数据安全、样本代表性和外部有效性等方面存在的局限,提出了针对性的建议与展望。 展开更多
关键词 多模态生理信号 睡眠 开源数据集 生理测量
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基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究 被引量:25
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作者 李幼军 黄佳进 +1 位作者 王海渊 钟宁 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期109-120,共12页
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的... 为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。 展开更多
关键词 多模态生理信号情感识别 栈式自编码神经网络 长短周期记忆循环神经网络 多模态生理信号融合
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基于异步芯片的多模态神经生理信号采集技术 被引量:2
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作者 朱立贤 田福泽 +4 位作者 董群喜 赵庆林 何安平 郑炜豪 胡斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第4期848-859,共12页
心理生理计算目前主要基于同步芯片的神经生理信号采集技术进行分析研究,而人体神经生理活动表征具有异步属性,同步采集技术无法精准、实时和高效地刻画人体神经生理信号活动规律。如何低功耗、低冗余、实时精准地采集异步多模态神经生... 心理生理计算目前主要基于同步芯片的神经生理信号采集技术进行分析研究,而人体神经生理活动表征具有异步属性,同步采集技术无法精准、实时和高效地刻画人体神经生理信号活动规律。如何低功耗、低冗余、实时精准地采集异步多模态神经生理信号成为心理生理计算首要解决的难题。针对这一难题,本文以研究微观神经生理活动规律和宏观心理生理活动为目的,解决异步多模态生理信息采集方案和相匹配的被动生理信号传感技术的设计难点,设计研发了首款异步生理信号处理芯片,该芯片具备低功耗、高精度时序、高性能计算和抗干扰的特点。最后展望了该芯片在脑科学和类脑计算领域的应用前景。 展开更多
关键词 心理生理计算 异步多模态 生理信号处理芯片 被动生理信号传感器
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基于生理信号的脑力负荷检测及自适应自动化系统研究:40年回顾与最新进展 被引量:39
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作者 明东 柯余峰 +6 位作者 何峰 赵欣 王春慧 綦宏志 焦学军 张力新 陈善广 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期1-13,共13页
人-机系统的脑力负荷评估和作业过程中的脑力负荷检测是工效学的重要研究内容,基于生理信号实时脑力负荷监测能够实现根据脑力负荷在人-机系统中在作业人员与自动化系统之间动态分配任务,即自适应自动化,进而能够优化人-机系统设计、避... 人-机系统的脑力负荷评估和作业过程中的脑力负荷检测是工效学的重要研究内容,基于生理信号实时脑力负荷监测能够实现根据脑力负荷在人-机系统中在作业人员与自动化系统之间动态分配任务,即自适应自动化,进而能够优化人-机系统设计、避免过高的脑力负荷、降低人误风险。基于生理信号实现脑力负荷的检测研究从最早NASA的探索性研究至今已有40多年,近十多年逐渐成为工效学中新的研究热点,并且基于脑电、心电、功能性近红外光谱的自适应自动化在诸如模拟飞行、模拟无人机控制等任务中已被证明能够改善作业绩效和作业人员的主观感受。但近年来部分研究报告也表明基于生理信号的脑力负荷检测存在跨人、跨时间、跨任务的挑战,未来还有较大发展空间。本综述将回顾基于生理信号的脑力负荷检测和基于脑力负荷的自适应自动化40年来的研究历程和最新研究进展。 展开更多
关键词 脑力负荷 自适应自动化 生理信号 脑电 心电 功能性近红外光谱
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基于生理信号的驾驶疲劳分级检测研究 被引量:15
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作者 卢章平 尹传斌 +1 位作者 李瑞 何仁 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第1期77-81,共5页
采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电... 采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电信号之间的关系,确定驾驶疲劳综合评价指标。结果显示:上述疲劳综合指标在在不同疲劳等级状态下存在显著性差异,通过对不同指标的融合提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率。 展开更多
关键词 交通工程 生理信号 疲劳驾驶分级 主成分分析法 驾驶经验
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基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定 被引量:20
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作者 高振海 段立飞 +1 位作者 赵会 禹慧丽 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期33-37,共5页
为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计... 为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。 展开更多
关键词 驾驶员 认知负荷 双任务 生理信号
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一种可穿戴多生理信号采集系统 被引量:9
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作者 李红利 于军 +2 位作者 肖磊 张先文 李月军 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期57-61,共5页
为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的... 为了长期连续监测心血管慢性疾病患者的关键生理参数,设计了一种高性能小型化可穿戴多生理信号采集系统,从硬件、固件和软件3个方面实现了人体心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)、心电信号(electrocardiogram,ECG)和脉搏血氧饱和度的长时间连续监测、联合采集和移动端APP上的实时显示。通过提取3种信号相应的特征参数并进行联合分析,可以反映重要心脏生理指标。对该系统的穿戴舒适性、功耗和信号强度进行实验测试,结果表明:该采集系统舒适性强,能精确采集人体心冲击信号、心电信号和脉搏血氧信号,最大工作电流仅为12.512 mA,可以应用于家庭中对于心血管慢性疾病患者的长期监护。 展开更多
关键词 可穿戴 生理信号采集 心血管疾病 心冲击信号 心电信号 脉博血氧信号 监护
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基于Labview7的生理信号检测实验平台的设计 被引量:6
14
作者 王成 崔茂龙 张颖 《实验室研究与探索》 CAS 2005年第6期27-29,53,共4页
介绍基于Labview7的虚拟医疗仪器实验平台的设计和使用。在该平台上设计不同的前置放大器和添加软件处理模块,可构成各种用于实际生理信号检测和处理的仪器。它既可作为生理信号检测的实验设备,也为医疗仪器设计和医学信号处理的教学实... 介绍基于Labview7的虚拟医疗仪器实验平台的设计和使用。在该平台上设计不同的前置放大器和添加软件处理模块,可构成各种用于实际生理信号检测和处理的仪器。它既可作为生理信号检测的实验设备,也为医疗仪器设计和医学信号处理的教学实验提供了良好的平台。 展开更多
关键词 生理信号检测 医学仪器设计 虚拟仪器 实验仪器
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基于肌肉生理信号的操纵舒适性评价 被引量:5
15
作者 扈静 钱佩伦 +2 位作者 刘明周 张淼 郑达 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期200-204,共5页
从操纵者人机交互过程中肌肉生理信号角度出发,针对目前操纵舒适性评价方法的不足,提出一种基于肌肉生理信号特征参数,运用正则化RBF网络,对人机交互操纵舒适性进行评价的方法。以典型人机交互过程驾驶操作系统为例,进行实验与数据统计... 从操纵者人机交互过程中肌肉生理信号角度出发,针对目前操纵舒适性评价方法的不足,提出一种基于肌肉生理信号特征参数,运用正则化RBF网络,对人机交互操纵舒适性进行评价的方法。以典型人机交互过程驾驶操作系统为例,进行实验与数据统计,通过正则化RBF网络对实验测得的操纵者肌肉生理信号特征参数和主观舒适度评分构成的样本进行学习和训练,建立操纵舒适性评价模型。实验结果验证了该方法的可行性和合理性。 展开更多
关键词 人机交互过程 操纵舒适性 正则化RBF网络 肌肉生理信号
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不同电压击晕对獭兔生理信号及宰后兔肉品质的影响 被引量:2
16
作者 王稳航 徐倩倩 +3 位作者 刘婷 贾鸿茭 滕安国 刘安军 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期58-62,共5页
本文研究了电击晕屠宰时,不同电压对獭兔致晕后生理参数(脑电波、心电波)、胴体质量、兔肉品质(蒸煮损失率、滴水损失率、剪切力)的影响。实验分为四组,以手砍脑干颈椎致晕法为对照组,其他三组分别用90、120、150V电压头部电击獭兔3s致... 本文研究了电击晕屠宰时,不同电压对獭兔致晕后生理参数(脑电波、心电波)、胴体质量、兔肉品质(蒸煮损失率、滴水损失率、剪切力)的影响。实验分为四组,以手砍脑干颈椎致晕法为对照组,其他三组分别用90、120、150V电压头部电击獭兔3s致晕,然后割动脉放血,取其股二头肌(biceps femoris)测定相关指标分析。结果发现,与对照组相比,电击后獭兔脑电波呈癫痫状,随电击电压的增大癫痫状脑电波振幅增大,其心电波主峰频率也比对照组加快。同时,电击致晕獭兔出现不同程度胴体瘀斑、骨折和出血等现象。随着击晕电压的增大,兔肉蒸煮损失率和滴水损失率均显著增大。同时电击晕处理能增大兔肉剪切力,降低兔肉嫩度。以上结果表明,与脱颈处死相比,电击致晕降低了兔肉品质,其随着电压强度的增加而更加明显。按照屠宰需要及考虑动物福利的原则,选用90V电压为獭兔适宜击晕电压。 展开更多
关键词 獭兔 电击晕 生理信号 兔肉品质
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基于生理信号的噪声对人体的影响 被引量:7
17
作者 景国勋 柴艺 +1 位作者 阚中阳 周霏 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1859-1862,共4页
煤矿井下综采工作面机械化程度越来越高,但各种设备的频繁使用也导致噪声危害日益显现。噪声不仅会导致工作失误,更会对人体产生极大的危害。以不同噪声级下的暴露时间为变量,选取心率变异性和皮肤电导2种人体生理信号为分析指标,研究... 煤矿井下综采工作面机械化程度越来越高,但各种设备的频繁使用也导致噪声危害日益显现。噪声不仅会导致工作失误,更会对人体产生极大的危害。以不同噪声级下的暴露时间为变量,选取心率变异性和皮肤电导2种人体生理信号为分析指标,研究不同噪声级的暴露时间对人体生理的影响。结果表明:1)从HRV指标来看,当噪声级为65 dB时,人体暴露30 min后心率变异性稍有上升,之后基本趋于平缓。表明降低分贝级别、做好防护措施是非常必要的; 2)从SC指标来看,在刚接触噪声时,人体生理指标骤然变化,适应之后指标变化基本趋于平缓;但是随着暴露时长的变化,在35 min后生理指标出现显著增长,而适应之后指标变化又趋于平缓; 3)可建立回归方程来量化过强噪声对人体生理的影响。 展开更多
关键词 安全人体学 职业安全 生理信号指标 噪声暴露时长
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基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别 被引量:8
18
作者 杨瑞请 刘光远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期137-138,154,共3页
通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四... 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%。仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。 展开更多
关键词 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别
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适用于床垫式生理信号监测系统的信号处理方法 被引量:6
19
作者 沈劲鹏 王新安 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期921-926,共6页
提出一种适用于床垫式生理信号监测系统的信号处理方法。首先对原始信号进行FFT分析,以确定呼吸信号和心跳信号的频带范围。然后将原始信号分解为若干IMF(intrinsic mode function)分量,基于这些IMF分量在呼吸频带和心跳频带的能量分布... 提出一种适用于床垫式生理信号监测系统的信号处理方法。首先对原始信号进行FFT分析,以确定呼吸信号和心跳信号的频带范围。然后将原始信号分解为若干IMF(intrinsic mode function)分量,基于这些IMF分量在呼吸频带和心跳频带的能量分布情况,选出合适的IMF分量,重构呼吸信号和心跳信号。实验结果表明,与多导睡眠仪相比,该方法得到的呼吸率和心率的准确性都超过90%,可以很好地提取呼吸和心跳信号。 展开更多
关键词 床垫式生理信号监测 EMD 压电传感器
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双重结构粒子群和KNN在生理信号情感识别中的应用 被引量:2
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作者 程德福 刘光远 邱玉辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期1423-1425,1429,共4页
将双重结构的粒子群(DSPSO)应用到生理情感特征的选择中,提高了特征选择效果和情感识别的正确率。提出了增量K多类KNN分类器解决KNN在分多类时出现的不可分现象并改善了多类识别的效果。通过4种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别4种情... 将双重结构的粒子群(DSPSO)应用到生理情感特征的选择中,提高了特征选择效果和情感识别的正确率。提出了增量K多类KNN分类器解决KNN在分多类时出现的不可分现象并改善了多类识别的效果。通过4种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别4种情感(joy、anger、sadness、pleasure),同传统的SFFS算法以及BPSO算法相比,识别率有了较大的提高。仿真结果表明,DSPSO能较好地完成生理情感特征的选择任务。 展开更多
关键词 生理信号 粒子群优化 K近邻 特征选择 情感识别
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