基于脑电信号间Granger因果关系特征的情感识别

• 作者: 方芳 王伟 董寅冬 赵亮
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感识别 Granger因果关系 双密度双树复数小波变换 脑区 频段
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 87-95
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.06.013

摘要

鉴于人情感变化时不同脑区与频段间脑电(EEG)信号会交互作用、形成因果相关信息流,其特征应是情感识别的关键点.因此拟将不同脑区通道、不同频段的EEG信号之间Granger因果系数差值作为特征在愉悦度、唤醒度以及控制度这3个维度上分别进行二分类的情感识别以进一步提升其效果.采用国际情感数据集DEAP,首先小波包变换将脑电信号分解成θ、α、β、γ 4个频段,双密度双树复数小波变换对信号去噪,再分别计算每个频段以及每两个频段组合下各脑区之间因果关系值,将它们分别单独作为特征,用支持向量机(SVM)分类,最后将识别率高(＞70％)的频段特征送入分类器,情感分类识别对象是单独被试,32名被试的平均识别率为96％,用功率谱密度(PSD)、不对称系数(AI)、能量、熵这4种特征的识别率为80％左右,因此将Granger因果关系用于基于脑电的情感分类与识别是一种有效提高情感识别率的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟		162	1275	18.0	27.0
2	方芳		34	197	8.0	13.0
3	赵亮		8	36	4.0	6.0
4	董寅冬		1	0	0.0	0.0