基于3DC-BGRU的脑电情感识别

• 作者: 刘鹏飞 王明丽 罗飞 胡章芳 蒋勤
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 情感识别 短时傅里叶变换(STFT) 三维数据 卷积神经网络(CNN) 双向门控循环单元(BGRU)
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0395

摘要

针对脑电信号情感识别率偏低的问题,提出了一种基于3DC-BGRU的脑电情感识别方法.对单通道脑电信号进行短时傅里叶变换(STFT),提取相关频带的时频信息构成二维时频图,并将多个通道的时频图构成一种全新的时间、频率和通道的三维数据形式,通过三维卷积的方式设计了一种新颖的卷积神经网络(CNN)模型对三维数据进行深层特征提取,设计双向门控循环单元(BGRU)对深层特征的序列信息进行处理并配合Softmax进行分类.实验结果表明该方法分类识别率得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡章芳		77	290	9.0	14.0
2	罗飞		5	51	3.0	5.0
3	刘鹏飞		3	2	1.0	1.0
4	蒋勤		2	0	0.0	0.0
5	王明丽		1	0	0.0	0.0