基于IMF能量矩的脑电情绪特征提取研究

• 作者: 李天永 王成龙 韦巍
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波变换 经验模态分解 本征模态函数 能量矩 脑电信号 情感识别
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TN925-34|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.20.003

摘要

为了提高脑电信号情绪识别分类的准确率,在小波变换的基础上,结合经验模态分解(EMD)和能量矩提出一种新的脑电特征提取方法.该研究利用小波变换提取左右前额叶(AF3,AF4)、左右额叶(F3,F4)和左右顶叶(FC5,FC6)通道的α波、θ波、β波和γ波节律;对提取的脑电节律进行EMD分解获得固有模态函数(IMF)分量,再进一步提取IMF分量的能量矩特征;最后使用支持向量机实现情感状态评估.实验结果表明,将IMF能量矩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	韦巍	广西大学计算机与电子信息学院	13	16	2.0	4.0
2	王成龙	广西大学计算机与电子信息学院	3	0	0.0	0.0
3	李天永	广西大学计算机与电子信息学院	2	0	0.0	0.0