基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究

• 作者: 卫作臣 张见 肖姝源 邹俊忠 陆苗
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 经验模态分解 端点效应 分段幂函数插值 能量熵 情感识别
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 71-74,80
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|R318
• 字数: 3682字
• 语种: 中文

摘要

为提高脑电信号情感识别分类准确率,结合经验模态(EMD)分解和能量熵提出一种新的脑电特征提取方法.本研究主要介绍了EMD分解的基本原理,分析了传统EMD算法中的“端点效应”,采用分段幂函数插值算法改善了EMD分解的精度和性能,然后将改进后的算法应用到脑电信号特征提取,获取脑电信号的IMF分量后计算出IMF能量熵作为情感识别的特征,最后通过分类实验对比改进后的EMD算法和传统EMD算法对脑电情感特征的分类准确率.实验结果显示改进的EMD算法能使识别率提高15％左右,并且以IMF能量熵为特征的平均识别率在80％以上,实验结果表明将IMF能量熵用于脑电信号情感识别是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹俊忠		43	273	9.0	15.0
2	张见		18	133	5.0	11.0
3	肖姝源		2	23	2.0	2.0
4	卫作臣		8	60	3.0	7.0
5	陆苗		1	21	1.0	1.0