共空间模式结合小波包分解的脑电情感分类

• 作者: 张鹏伟 贾小云 郑茹 陈景霞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电波 共空间模式 小波包分解 情感分类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 149-153
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0281

摘要

为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取.采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验.实验结果表明,使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%,有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性,对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾小云	陕西科技大学电气与信息工程学院	43	134	6.0	10.0
2	张鹏伟	陕西科技大学电气与信息工程学院	26	179	7.0	12.0
3	陈景霞	陕西科技大学电气与信息工程学院	28	195	7.0	13.0
4	郑茹	陕西科技大学电气与信息工程学院	3	2	1.0	1.0