| 基于加權(quán)KNN算法的腦電信號情緒識別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：932 K | |
| 標簽： EEG信號 主成分分析(PCA) 時域特征 | |
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| 文檔介紹：情緒與人類的行為、家庭及社會密切相關(guān)。情緒不僅能反映人類的各種感覺、思想和行為，而且也是各種外部刺激所產(chǎn)生的心理和生理反應(yīng)，所以在很多領(lǐng)域中對情緒的正確識別十分重要。情緒的變化會導(dǎo)致腦電圖(EEG)信號發(fā)生變化，反之，這些變化也反映了情緒狀態(tài)。基于DEAP數(shù)據(jù)庫，對EEG信號進行時域特征和頻域特征提取，通過PCA主成分分析法對特征進行降維處理。利用加權(quán)KNN算法進行5折交叉驗證訓(xùn)練，最終對興奮(excited)、放松(relaxed)、沮喪(depressed)、憤怒(angry)4種情緒狀態(tài)的識別準確率達到80%。 | |
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