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摘要:
为探究不同情绪下的自主神经系统的特征变化,本研究基于心率变异性的特征信息研究了不同情绪的分类识别.采集了恬静、气愤、悲伤、恐惧、厌恶、平静、惊奇、搞笑等八种情绪的心电信号,采用小波变换去除噪声干扰,提取了心率变异性的时域、频域等特征参数,并利用支持向量机算法实现了情绪分类.结果表明,本研究方法对于情绪识别具有较高准确性,通过优化支持向量机的参数,对于不同情绪的识别精度可达到60%~75%.基于心率变异性的特征信息进行多种情绪的分类识别方法在影片的测评、培训效果评价等方面具有重要意义.
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文献信息
篇名 基于心率变异性的情绪识别研究
来源期刊 生物医学工程研究 学科 医学
关键词 情绪识别 心率变异性 小波变换 支持向量机 心电
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 128-132
页数 5页 分类号 R318
字数 3796字 语种 中文
DOI 10.19529/j.cnki.1672-6278.2020.02.04
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王慧泉 天津工业大学生命科学学院 26 34 4.0 5.0
5 陈瑞娟 天津工业大学生命科学学院 9 5 2.0 2.0
6 易慧 天津工业大学生命科学学院 1 0 0.0 0.0
7 邓光华 天津工业大学生命科学学院 1 0 0.0 0.0
8 胡淑芬 天津工业大学生命科学学院 1 0 0.0 0.0
9 肖淑绵 天津工业大学生命科学学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
情绪识别
心率变异性
小波变换
支持向量机
心电
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物医学工程研究
季刊
1672-6278
37-1413/R
大16开
山东省济南市解放路11号
1982
chi
出版文献量(篇)
1657
总下载数(次)
8
总被引数(次)
7283
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