原文服务方: 太原理工大学学报       
摘要:
在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视.Lempel-Ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别.文章在传统Lempel-Ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的Lempel-Ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别.首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应Lempel-Ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感.实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式.同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性.
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文献信息
篇名 情感识别中脑电信号Lempel-Ziv复杂度的研究
来源期刊 太原理工大学学报 学科
关键词 脑电信号 非线性动力学 Lempel-Ziv复杂度 情感识别
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 758-763
页数 6页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈俊杰 太原理工大学计算机科学与技术学院 220 1728 20.0 30.0
2 陈东伟 太原理工大学计算机科学与技术学院 10 62 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
非线性动力学
Lempel-Ziv复杂度
情感识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太原理工大学学报
双月刊
1007-9432
14-1220/N
大16开
太原市迎泽西大街79号3337信箱
1957-01-01
汉语
出版文献量(篇)
4103
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