基于自适应Lempel-Ziv复杂度的情感脑电信号特征分析

• 作者: 张栋 李海芳 游雅 陈东伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 自适应Lempel-Ziv复杂度 情感识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.09.040

摘要

脑电信号是研究人类情感的主要手段之一。将Lempel-Ziv复杂度算法应用在脑电情感分类方面，并对其进行相应改进。针对脑电信号变化微弱的情况，在二值化过程对原有二值化方法进行改进，采用自适应方法调整信号分段区域，提取脑电情感数据特征，刻画了相邻点之间的相互关系和细节信息。探究不同情感状态下、不同电极复杂度的变化规律，采用SVM进行特征分类，验证了所提取特征的质量和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海芳	太原理工大学计算机科学与技术学院	92	507	12.0	16.0
2	张栋	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0
3	游雅	北京理工大学管理与经济学院	4	18	3.0	4.0
4	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