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基于脑电的情绪识别研究综述 被引量:72
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作者 聂聃 王晓韡 +1 位作者 段若男 吕宝粮 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期595-606,共12页
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态,在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是通过获取人的生理或非生理信号对人的情绪状态进行自动辨别,以实现更加友好和自然的人-机交互。基于脑电的识别方法是一种常用且有效的情绪识... 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态,在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是通过获取人的生理或非生理信号对人的情绪状态进行自动辨别,以实现更加友好和自然的人-机交互。基于脑电的识别方法是一种常用且有效的情绪识别方式。文中从脑电获取及预处理、特征提取和特征选择、情绪模式的学习和分类等几个方面,介绍了基于脑电的情绪识别的研究进展、应用前景以及目前存在的主要问题。 展开更多
关键词 情绪 情绪识别 脑电 特征提取 机器学习
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柔性衬底MEMS技术制备脑电图干电极阵列研究 被引量:4
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作者 吴澄 陈迪 +4 位作者 胡锐军 陈景东 陈翔 王晓韡 吕宝粮 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1035-1040,共6页
设计了一种新型的脑电图干电极,主要用于采集脑电信号以进行基于脑电图的警觉度分析,替代传统的湿电极.采用柔性衬底微电子机械系统(MEMS)加工技术,在柔性衬底上制备出具有化学稳定性与生物相容性的微针状干电极阵列.通过铜牺牲层实现... 设计了一种新型的脑电图干电极,主要用于采集脑电信号以进行基于脑电图的警觉度分析,替代传统的湿电极.采用柔性衬底微电子机械系统(MEMS)加工技术,在柔性衬底上制备出具有化学稳定性与生物相容性的微针状干电极阵列.通过铜牺牲层实现干电极微针的悬臂梁结构,利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)剥离层实现器件从玻璃基底的完全释放,并经平面电极的多层组装实现了立体电极阵列.实验中干电极以聚酰亚胺作为柔性衬底,其针端及导线部分材料为镍,针端部分表面镀金.采用Neuroscan的脑电信号采集放大器对干电极性能进行了测试,测得阻抗约为10kΩ,其时域和频域信号与传统湿电极基本一致.所制备的干电极成品率高、尺寸小、屏蔽佳、装配简单、可靠性好、机械强度大,符合快速、无痛的脑电信号采集要求. 展开更多
关键词 干电极阵列 柔性衬底 微电子机械系统技术 多层组装 脑电图
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干电极脑电采集技术综述 被引量:23
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作者 王晓韡 石立臣 吕宝粮 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期777-784,共8页
干电极脑电采集技术是目前国内外脑电信号处理技术研究的热点。干电极脑电采集技术具有使用简单、不易受环境约束的优点,因此有着广阔的应用前景。首先分析引入干电极脑电采集技术的原因,接着介绍干电极脑电采集系统的基本组成和各部分... 干电极脑电采集技术是目前国内外脑电信号处理技术研究的热点。干电极脑电采集技术具有使用简单、不易受环境约束的优点,因此有着广阔的应用前景。首先分析引入干电极脑电采集技术的原因,接着介绍干电极脑电采集系统的基本组成和各部分功能,在此基础上对目前比较常用的3种干电极采集技术的工作原理进行较为详细的介绍,并给出简单的干电极脑电采集系统的性能分析方法,最后讨论目前国内外干电极脑电采集技术的研究现状、主要应用领域以及有待进一步解决的问题。 展开更多
关键词 脑电 干电极 脑机接口
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基于EEG的警觉度分析与估计研究综述 被引量:16
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作者 傅佳伟 石立臣 吕宝粮 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期589-596,共8页
警觉度是指人在执行某项任务时长时间维持注意力或警惕性的水平。EEG是目前最常用且最客观的研究警觉度的生理指标,当人的警觉度有变化时,记录到的EEG信号模式会发生相应的变化。因此,通过记录和分析人在执行任务过程中的EEG信号,可以... 警觉度是指人在执行某项任务时长时间维持注意力或警惕性的水平。EEG是目前最常用且最客观的研究警觉度的生理指标,当人的警觉度有变化时,记录到的EEG信号模式会发生相应的变化。因此,通过记录和分析人在执行任务过程中的EEG信号,可以估计人的警觉度。在此介绍EEG和警觉度的基础知识,对基于EEG的警觉度分析与估计的最新研究方法、关键技术以及可能的应用等进行较为详细的综述,并讨论目前需要解决的问题。 展开更多
关键词 EEG 持续注意力 警觉度 特征提取
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用异质迁移学习构建跨被试脑电情感模型 被引量:14
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作者 郑伟龙 石振锋 吕宝粮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期177-189,共13页
由于脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情感模型性能产生影响,如何构建跨被试脑电情感模型是情感脑-机接口领域的一个重要研究方向.本文提出一种新的从眼睛的扫视轨迹进行知识迁移的异质迁移学习方法,以提升跨被试脑电情感模型的性能... 由于脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情感模型性能产生影响,如何构建跨被试脑电情感模型是情感脑-机接口领域的一个重要研究方向.本文提出一种新的从眼睛的扫视轨迹进行知识迁移的异质迁移学习方法,以提升跨被试脑电情感模型的性能.该方法的主要神经生理学依据是,被试的视觉注视诱发了大脑特定的神经活动,而这些神经活动产生的脑电信号可以为情绪识别提供重要的情境线索.为了量化不同被试之间的域差异,我们引入了基于扫视轨迹和基于脑电信号的核矩阵,并提出了改进的直推式参数迁移学习算法,以实现跨被试脑电情感模型的构建.该方法与传统方法相比,具有两个优点:一是利用了目标被试容易获取的眼动追踪数据进行被试迁移,二是在目标被试只有眼动追踪数据的情况下,仍然能够从其他被试的历史数据中学到脑电信号的情绪类别判别信息.为了验证所提方法的有效性,我们对本文提出的方法与已有的迁移方法在三类情绪识别的脑电和眼动数据集上进行了系统的对比实验研究.实验结果表明,基于眼动轨迹的迁移模型取得了与基于脑电信号的迁移模型相当的识别性能.相对于传统的通用分类器50.46%的平均准确率,基于眼动轨迹的迁移模型的平均准确率达到了69.72%. 展开更多
关键词 情感脑-机接口 多模态情绪识别 跨被试情感模型 迁移学习 脑电信号 眼动信号 扫视轨迹
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一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法 被引量:6
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作者 高春芳 吕宝粮 马家昕 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期641-648,共8页
警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度。为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等。基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,... 警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度。为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等。基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,如何提取眼电信号中的警觉度特征是该研究的核心问题之一。本研究应用小波包变换方法从水平眼电中提取不同频段能量的比值,以期找出高相关度的警觉度特征。探讨了水平眼电中16种不同的低高频分段的能量比特征,对特征分别进行了移动平均和线性动力系统去噪处理。实验表明,分段为(0~1.50 Hz)/(1.50~31.25 Hz)的能量比值与警觉度的相关系数最高。35组实验的相关系数平均值为0.742,标准差为0.151,比已有的慢速眼动、快速眼动以及眨眼等11种特征中最好特征的相关系数平均值提高了5.55%,标准差降低了6.62%。 展开更多
关键词 眼电信号 警觉度 警觉度特征 小波包变换 相关分析
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