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基于脑电的管制员认知行为与疲劳的关系研究 被引量:16
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作者 王莉莉 陈凤兰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1-6,共6页
为量化研究疲劳对空中交通管制员认知行为的影响,选取32名在职管制员在疲劳累计最大的时刻12:00和00:00进行试验,采集其完成大流量且有特情发生的雷达模拟机任务过程中的脑电(EEG)信号,提取管制员疲劳指标,并记录试验中管制员对特... 为量化研究疲劳对空中交通管制员认知行为的影响,选取32名在职管制员在疲劳累计最大的时刻12:00和00:00进行试验,采集其完成大流量且有特情发生的雷达模拟机任务过程中的脑电(EEG)信号,提取管制员疲劳指标,并记录试验中管制员对特情的反应时长作为表征管制员认知行为的指标;运用SPSS20.0软件统计分析数据。结果表明:管制员在00:00的疲劳指标值显著高于12:00,在夜间疲劳状态下继续工作会使疲劳指标值陡然增大,存在很大的疲劳隐患;管制员对特情的反应时长与试验前其初态的疲劳指标值有线性关系;检测班前初态疲劳指标值,可作为疲劳风险管控的一个有效方法。 展开更多
关键词 民航安全 管制员 疲劳指标 脑电(eeg)信号 认知行为 特情反应时长
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脑电信号在情感识别中的应用 被引量:14
2
作者 陈曾 刘光远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期168-170,共3页
针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑... 针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。 展开更多
关键词 情感识别 脑电信号 β波 小波包变换
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基于脑电数据的管制架次对管制员疲劳影响研究 被引量:11
3
作者 王莉莉 朱敏 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期173-178,共6页
为量化研究管制区域内飞机架次的时空变化对管制员疲劳的影响,设计相应测试方案进行试验研究。有针对性地选取20名在职管制员分别在大、小夜班的班前和班后进行试验,采集完成不同流量等级下雷达模拟机任务过程中的管制员的脑电(EEG)信... 为量化研究管制区域内飞机架次的时空变化对管制员疲劳的影响,设计相应测试方案进行试验研究。有针对性地选取20名在职管制员分别在大、小夜班的班前和班后进行试验,采集完成不同流量等级下雷达模拟机任务过程中的管制员的脑电(EEG)信号数据,从数据中提取疲劳指标值,运用SPSS20.0软件统计分析指标值,根据管制员的岗龄将其分成2组进行比较,线性拟合班前班后的管制员疲劳指标值。结果表明:岗龄≥10年的管制员疲劳指标值及其波动性明显低于岗龄<10年的管制员;班前管制员疲劳指标值随管制架次的增加中后期呈下降趋势;班后管制员的疲劳指标值随管制架次的增加而增长,随时间呈3次曲线变化。 展开更多
关键词 管制员 脑电(eeg)信号 疲劳指标 岗龄 管制架次
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基于脑电与眨眼频率的可穿戴疲劳驾驶检测系统 被引量:10
4
作者 张丞 何坚 +1 位作者 张岩 周明我 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期293-298,303,共7页
在小型化、低功耗的可穿戴设备上,针对运行基于脑电信号的驾驶疲劳检测系统的准确率不高的问题,在对被试者左前额脑电信号Attention和Meditation以及Blink的数据进行关系分析的基础上,分别筛选最佳窗口宽度和分类算法,设计适用于可穿戴... 在小型化、低功耗的可穿戴设备上,针对运行基于脑电信号的驾驶疲劳检测系统的准确率不高的问题,在对被试者左前额脑电信号Attention和Meditation以及Blink的数据进行关系分析的基础上,分别筛选最佳窗口宽度和分类算法,设计适用于可穿戴设备的疲劳驾驶检测算法,并在安卓智能设备上进行系统实现。采用准确率、正样本识别正确率、负样本识别正确率、敏感性与特异性指标,分别测试4种分类算法,即k临近算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、多层人工神经网络算法的性能,并最终选择k NN分类算法进行系统实现。实验结果证明,该系统的准确率达到83.7%,敏感性与特异性分别达到73.8%和88.6%,系统具有无线、实时、准确高效的特点。 展开更多
关键词 可穿戴 疲劳驾驶检测 脑电信号 眨眼频率 分类算法 相关系数
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基于TGAM模块和脑电波对音响音量的控制 被引量:9
5
作者 肖迪 章文韬 《电脑知识与技术》 2015年第3X期249-251,共3页
脑电波信号现今已被研究作为一个生物信号输入用于人机交互。它可以用来开发用于提升注意力的游戏,也可以被应用在残疾人治疗上。TGAM模块利用一个干式电极就可以从人脑中检测到微弱的脑电信号。该文对TGAM模块的研究和实验,控制专注度... 脑电波信号现今已被研究作为一个生物信号输入用于人机交互。它可以用来开发用于提升注意力的游戏,也可以被应用在残疾人治疗上。TGAM模块利用一个干式电极就可以从人脑中检测到微弱的脑电信号。该文对TGAM模块的研究和实验,控制专注度和放松度等数值。基于MDT开发包进行软件开发,研究脑电波信号的统一性与特殊性,将TGAM模块应用于播放器,通过应用程序接口,建立通讯,进行数据分析处理,实现了比较好的调控效果。 展开更多
关键词 脑电波信号 TGAM模块 专注度 放松度 音响音量
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面向癫痫脑电图信号识别的径向基最小最大概率分类树 被引量:8
6
作者 邓赵红 陈俊勇 +1 位作者 刘解放 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2848-2855,共8页
脑电图(EEG)信号检测和识别是癫痫病的重要诊断手段。径向基函数神经网络具有出色的逼近能力和泛化性能,能直接识别出不同状态的脑电信号,但其透明性和可解释性差,忽视了不同类别数据间可分性的不同。对此,该文提出一种基于径向基函数... 脑电图(EEG)信号检测和识别是癫痫病的重要诊断手段。径向基函数神经网络具有出色的逼近能力和泛化性能,能直接识别出不同状态的脑电信号,但其透明性和可解释性差,忽视了不同类别数据间可分性的不同。对此,该文提出一种基于径向基函数神经网络和最小最大概率决策技术的分类树,采用一对一策略和排除法,更多考虑了类间可分性的不同。针对脑电信号识别的实验表明,所提方法结构清晰,分类能力强,可解释性更好。 展开更多
关键词 脑电信号 径向基函数神经网络 最小最大概率 分类树
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脑电信号中眼电伪迹的自动去除算法 被引量:7
7
作者 王魁 叶闯 +1 位作者 沈益青 王柏祥 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期257-260,共4页
为实现眼电伪迹的自动去除,提高算法的有效性和稳健性,提出一种眼电伪迹自动去除算法。采用样本熵和一种通用的伪迹判决方法对眼电伪迹进行自动识别,通过脑电信号的重构实现眼电伪迹的去除。实验结果表明,对于不同长度的真实脑电信号,... 为实现眼电伪迹的自动去除,提高算法的有效性和稳健性,提出一种眼电伪迹自动去除算法。采用样本熵和一种通用的伪迹判决方法对眼电伪迹进行自动识别,通过脑电信号的重构实现眼电伪迹的去除。实验结果表明,对于不同长度的真实脑电信号,该算法均能准确地去除眼电伪迹,较好地保留其他的脑电信号成分,且可以完全自动地去除眼电伪迹,适用于实时场合。 展开更多
关键词 脑电信号 二阶盲辨识 眼电伪迹 样本熵 分形维数
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关于脑电信号的情感优化识别仿真 被引量:7
8
作者 王薇蓉 张雪英 +1 位作者 孙颖 畅江 《计算机仿真》 北大核心 2018年第6期426-431,共6页
针对支持向量机在脑电信号的情感识别中存在计算复杂度高、核函数选择具有局限性、计算时间长等问题,提出采用一种与支持向量机类似但不受核函数和惩罚因子限制的相关向量机算法对脑电信号的情感识别进行优化。设计情感脑电识别实验验... 针对支持向量机在脑电信号的情感识别中存在计算复杂度高、核函数选择具有局限性、计算时间长等问题,提出采用一种与支持向量机类似但不受核函数和惩罚因子限制的相关向量机算法对脑电信号的情感识别进行优化。设计情感脑电识别实验验证相关向量机在脑电信号中的情感识别性能,并与支持向量机的仿真结果进行分析比较。首先,选用实验室自主采集的情感脑电数据中的四种情感(悲伤、生气、惊奇和中性)作为实验数据来源。其次,提取脑电波中与情感相关性较大的β节律,并进一步提取其非线性特征(功率谱熵)作为分类器的输入特征向量,分别采用相关向量机和支持向量机进行了情感识别。仿真结果表明,相关向量机对情感脑电信号的识别率高于支持向量机,可以更有效地区分情感脑电信号,从而提高人类脑电信号的情感识别率。 展开更多
关键词 情感识别 脑电信号 相关向量机 支持向量机
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子波分析在脑电图癫痫波提取中的应用研究 被引量:2
9
作者 温玉汉 罗丽 蔡映华 《数据采集与处理》 CSCD 1997年第1期14-17,共4页
利用子波和子波交换的性质,并根据其对一小段医学信号的异常信号,可以灵敏地通过子波系数反映出来的特点,将子波分析应用于脑电图(EEG)信号处理,把癫痫波从常规EEG信号中提取出来。文中给出了子波变换分析EEG信号的实例。理论和... 利用子波和子波交换的性质,并根据其对一小段医学信号的异常信号,可以灵敏地通过子波系数反映出来的特点,将子波分析应用于脑电图(EEG)信号处理,把癫痫波从常规EEG信号中提取出来。文中给出了子波变换分析EEG信号的实例。理论和实验表明,利用子波变换检测常规EEG中的病理波有独到之处。 展开更多
关键词 癫痫 脑电图 子波分析 脑部疾病
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基于EEG和DE-CNN-GRU的情绪识别 被引量:5
10
作者 赵丹丹 赵倩 +1 位作者 董宜先 谭浩然 《计算机系统应用》 2023年第4期206-213,共8页
近年,情绪识别研究已经不再局限于面部和语音识别,基于脑电等生理信号的情绪识别日趋火热.但由于特征信息提取不完整或者分类模型不适应等问题,使得情绪识别分类效果不佳.基于此,本文提出一种微分熵(DE)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单... 近年,情绪识别研究已经不再局限于面部和语音识别,基于脑电等生理信号的情绪识别日趋火热.但由于特征信息提取不完整或者分类模型不适应等问题,使得情绪识别分类效果不佳.基于此,本文提出一种微分熵(DE)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)结合的混合模型(DE-CNN-GRU)进行基于脑电的情绪识别研究.将预处理后的脑电信号分成5个频带,分别提取它们的DE特征作为初步特征,输入到CNN-GRU模型中进行深度特征提取,并结合Softmax进行分类.在SEED数据集上进行验证,该混合模型得到的平均准确率比单独使用CNN或GRU算法的平均准确率分别高出5.57%与13.82%. 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 微分熵(DE) 卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)
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基于单通道脑电信号的自动睡眠分期 被引量:6
11
作者 范文兵 刘雪峰 赵艳阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期318-321,共4页
针对传统自动睡眠分期准确率不足的问题,提出一种基于单通道脑电(EEG)信号的新型睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用两层滤波器实现对原始脑电信号的去噪,然后利用小波变换算法提取各睡眠... 针对传统自动睡眠分期准确率不足的问题,提出一种基于单通道脑电(EEG)信号的新型睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用两层滤波器实现对原始脑电信号的去噪,然后利用小波变换算法提取各睡眠阶段节律波的相对能量均值作为第一部分特征参数,并添加多尺度熵算法分析各睡眠阶段的复杂度特征,选取9~13尺度的多尺度熵值作为第二部分的特征参数。将所有的特征参数输入到反馈传播神经网络分类器中实现睡眠阶段的自动识别分类。通过实验结果的统计分析,该方法的平均分期准确率达到85.81%,相比传统的小波变换、样本熵和模糊熵方法,有更高的系统稳定性和准确率。 展开更多
关键词 睡眠分期 脑电信号 小波变换 多尺度熵 反馈神经网络
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视频侦查员作业疲劳评估 被引量:5
12
作者 许锋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期179-185,共7页
为防止视频侦查中长时间、大强度、高难度作业引起作业疲劳,导致分析力和判断力下降,遗漏重要信息,以S市视频侦查员为研究对象,开展主客观作业疲劳评估研究。主观评估方面,在《自觉症状调查表》基础上,考虑视觉疲劳及环境因素的影响;客... 为防止视频侦查中长时间、大强度、高难度作业引起作业疲劳,导致分析力和判断力下降,遗漏重要信息,以S市视频侦查员为研究对象,开展主客观作业疲劳评估研究。主观评估方面,在《自觉症状调查表》基础上,考虑视觉疲劳及环境因素的影响;客观评估方面,应用生物力学评价(FAB)和Eegosports脑电仪测量作业人员各工作时间段运动状态及脑电信号,分析其头颈部疲劳状况和脑电(EEG)波中δ波的变化特征。结果表明:自评量表克隆巴赫系数为0.821 7,具有良好的内在一致性;作业人员的疲劳感受平均分达到1.94分,出现明显的作业疲劳;午班和晚班的疲劳程度大于早班,特别是晚班结束时作业人员身体和精神的疲劳状态达到顶峰。 展开更多
关键词 视频侦查 作业疲劳 客观评估 动作捕捉 脑电(eeg)信号
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结合小波包和ICA的脑电信号特征波提取方法 被引量:4
13
作者 谢松云 潘辉 张伟平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2671-2673,共3页
为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包和ICA(独立分量分析),提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波的概貌作为初次提取的特征波;再利用ICA分离技术,以初次提... 为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包和ICA(独立分量分析),提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波的概貌作为初次提取的特征波;再利用ICA分离技术,以初次提取的特征波为参考信号对其进行增强。实验结果表明,对比于独立地应用某一种方法,两种方法相结合更能有效地提取脑电信号特征波。 展开更多
关键词 小波包 独立分量分析 特征提取 脑电信号
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基于脑电信号特征的高铁调度员疲劳状态识别
14
作者 张光远 邓龙 +3 位作者 王亚伟 孙自伟 李莎 陈诚 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期235-246,共12页
为增强铁路行车的稳定性与安全性,有效识别调度员的疲劳状态对行车组织的影响,基于脑电(EEG)信号特征,提出一种调度员疲劳状态识别方法,根据作业时间段划分调度员的疲劳状态,设计高铁调度模拟试验获取脑电信号数据,通过小波级数展开和... 为增强铁路行车的稳定性与安全性,有效识别调度员的疲劳状态对行车组织的影响,基于脑电(EEG)信号特征,提出一种调度员疲劳状态识别方法,根据作业时间段划分调度员的疲劳状态,设计高铁调度模拟试验获取脑电信号数据,通过小波级数展开和傅里叶变换提取高铁调度被试的3种脑电波频域幅值作为特征值,结合调度员作业特征和脑电信号特征,验证疲劳状态的划分结果,通过Python语言环境搭建ResNet18+SoftMax和MobileNet V2+SoftMax这2种模型,基于深度学习方法,将输入特征转换为三维立体矩形模型,并优化调整权重,获得最优模型,从而判断高铁调度员的疲劳状态。研究结果表明:ResNet18+SoftMax和MobileNet V2+SoftMax神经网络模型对高铁调度试验参与人员的疲劳状态识别准确率分别为92.78%和99.17%;相较于支持向量机(SVM)模型,这2种模型可提升清醒状态和疲劳状态的识别精度,并降低运算时间,其中,MobileNet V2+SoftMax模型的识别准确率和运行速度最优。以MobileNet V2+SoftMax模型原理为内核,可以更快速准确地识别高铁调度员在长时间作业条件下的潜在疲劳风险。 展开更多
关键词 脑电(eeg)信号 高铁调度员 疲劳状态识别 MobileNet V2网络 ResNet18网络 SoftMax回归
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Study on the influence of food emulsion components on its lubrication characteristics and smooth perception
15
作者 Shanhua QIAN Liang WANG +2 位作者 Ziyan ZHENG Qichen TANG Da BIAN 《Friction》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第11期2491-2504,共14页
Due to the increasing risk of obesity and cardiovascular diseases caused by high-fat diets,low-fat foods have become a priority demand for consumers’health.However,the smoothness perception and scientific assessment ... Due to the increasing risk of obesity and cardiovascular diseases caused by high-fat diets,low-fat foods have become a priority demand for consumers’health.However,the smoothness perception and scientific assessment methods of the existing low-fat foods should be improved.In this study,three food emulsions were prepared,and their lubrication characteristics,sensory evaluation of smoothness,and electroencephalogram(EEG)signals were assessed to preliminarily investigate the effects of food emulsion components on their above characteristics.The results showed that fat substitute(FSU)and fat could significantly reduce coefficient of friction(CoF)of the food emulsions,with average CoF reduced by 28%and 63%compared to the original food emulsions.In addition,fat-enriched food emulsions continued to exhibit excellent lubrication characteristics after adding artificial saliva,with an average CoF reduced by 31.1%compared to that of the food emulsions without artificial saliva.Both FSU and fat improved the smoothness of food emulsions,and the lubricating properties of fat were more pronounced,with fat-enriched food emulsion which could provide a substantial improvement in smoothness compared to the fat-free food emulsion.Comparison of subjects’EEG signals revealed that food emulsion with lower CoF and higher smoothness triggered higher P3 amplitudes and longer latencies.These findings provide better insights into the scientific evaluation of food texture and the development of low-fat foods. 展开更多
关键词 food emulsion soft friction sensory evaluation electroencephalogram(eeg)signal fat substitute
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基于压缩感知的疲劳驾驶脑电信号监测方法
16
作者 辛增念 刘艳杰 《科技创新与应用》 2024年第36期47-50,共4页
脑电信号可用来有效地判断驾驶员是否疲劳驾驶,为减少驾驶人员驾驶过程中脑电信号的采集量,在信号采样端采用离散余弦基对驾驶员的脑电信号进行稀疏化,然后通过伯努利矩阵把稀疏的高维信号压缩采样成低维信号,最后在车上电脑端利用基追... 脑电信号可用来有效地判断驾驶员是否疲劳驾驶,为减少驾驶人员驾驶过程中脑电信号的采集量,在信号采样端采用离散余弦基对驾驶员的脑电信号进行稀疏化,然后通过伯努利矩阵把稀疏的高维信号压缩采样成低维信号,最后在车上电脑端利用基追踪降噪法把压缩采样后的低维信号进行重构,还原出原脑电信号。在实验室进行模拟驾驶及脑电信号压缩采样的实验,结果表明,在压缩率小于80%时,重构后的脑电信号误差小于0.26,方法能保证疲劳监测系统所需的精确的脑电信号。 展开更多
关键词 脑电信号 疲劳驾驶 压缩采样 压缩感知 监测方法
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运动想象脑电图的空域特征迁移核学习方法
17
作者 杨思琪 罗天健 +1 位作者 严宣辉 杨光局 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3354-3363,共10页
运动想象脑电(MI-EEG)信号在构建临床辅助康复的无创脑机接口(BCI)中获得了广泛关注。受限于不同被试者的MI-EEG信号样本分布存在差异,跨被试MI-EEG信号的特征学习成为研究重点。然而,现有的相关方法存在域不变特征表达能力弱、时间复... 运动想象脑电(MI-EEG)信号在构建临床辅助康复的无创脑机接口(BCI)中获得了广泛关注。受限于不同被试者的MI-EEG信号样本分布存在差异,跨被试MI-EEG信号的特征学习成为研究重点。然而,现有的相关方法存在域不变特征表达能力弱、时间复杂度较高等问题,无法直接应用于在线BCI。为解决该问题,提出黎曼切空间特征迁移核学习(TKRTS)方法,并基于此构建了高效的跨被试MI-EEG信号分类算法。TKRTS方法首先将MI-EEG信号协方差矩阵投影至黎曼空间,并在黎曼空间上对齐不同被试者的协方差矩阵,同时提取黎曼切空间(RTS)特征;随后,学习RTS特征集上的域不变核矩阵,从而获得完备的跨被试MI-EEG特征表达,并通过该矩阵训练核支持向量机(KSVM)进行分类。为验证TKRTS方法的可行性与有效性,在3个公开数据集上分别进行多源域-单目标域以及单源域-单目标域的实验,平均分类准确率分别提升了0.81个百分点和0.13个百分点。实验结果表明,与主流方法对比,TKRTS方法提升了平均分类准确率并保持相似的时间复杂度。此外,消融实验结果验证了TKRTS方法对跨被试特征表达的完备性和参数不敏感性,适合构建在线脑接机口。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 跨被试 黎曼切空间特征 迁移核学习
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引入迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别 被引量:4
18
作者 杨昌健 邓赵红 +1 位作者 蒋亦樟 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期158-164,共7页
在脑电图(EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法(SS... 在脑电图(EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法(SSM-PCA),在选择主成分时,考虑源域和目标域数据的几何和统计特性,并结合迁移学习分类器大间隔投射迁移支持向量机(LMPROJ),给出以SSM-PCA为基础的LMPROJ分类识别方法。实验结果表明,与结合PCA特征抽取技术和K近邻分类器实现的识别方法相比,该方法在识别正确率方面得到较大提升。 展开更多
关键词 特征迁移 迁移学习 脑电图信号 特征提取 分布多样性 主成分分析
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面向脑电情感识别的改进多分类RVM模型研究 被引量:4
19
作者 张雪英 王薇蓉 +1 位作者 孙颖 宋春晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期112-117,共6页
从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中。针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法... 从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中。针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法中无效投票影响最终决策的现象。设计情感EEG信号识别对比实验,验证基于RVM的改进多分类算法在脑电信号情感识别中的应用。对于实验室采集的情感脑电信号,提取其非线性特征(功率谱熵、样本熵和Hurst指数)并采用主成分分析法进行降维。将OAA-OAO-RVM算法分别和OAOSVM、OAO-RVM两种识别网络进行对比,分析RVM的识别性能以及OAA-OAO多分类算法的分类性能。结果表明,采用降维后的最优特征集合作为识别网络的输入向量得到的识别性能更高,且RVM表现出的性能优于SVM。同时,改进后的OAA-OAO算法较传统OAO模型的平均识别率提高了7.89%,证明OAA-OAO算法可有效去除一部分无效投票从而使分类精度得到显著提高,验证了此模型是一种有效的多分类模型。 展开更多
关键词 相关向量机 支持向量机 多分类 脑电信号 情感识别
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基于通道筛选和自适应熵阈值的眼电伪迹自动去除算法
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作者 李易霖 周彪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期2271-2280,共10页
为了提高脑电信号中眼电伪迹去除的效果,提出一种结合快速独立成分分析(FastICA)和启发式小波阈值去噪(HWT)算法,并以模糊熵为眼电伪迹判别标准的眼电伪迹自动去除算法。首先,采用通道筛选算法对原始脑电信号进行降维处理,以提高计算效... 为了提高脑电信号中眼电伪迹去除的效果,提出一种结合快速独立成分分析(FastICA)和启发式小波阈值去噪(HWT)算法,并以模糊熵为眼电伪迹判别标准的眼电伪迹自动去除算法。首先,采用通道筛选算法对原始脑电信号进行降维处理,以提高计算效率;随后利用FastICA算法将筛选后的脑电信号分解为独立分量;其次,通过模糊熵分析识别含有眼电伪迹的独立分量;再次,采用HWT算法剔除该分量的眼电伪迹成分,保留有用的脑电信号;最后,进行逆小波变换和逆ICA重构,得到不含伪迹的脑电信号。通过在数据集BCI Competition IV上的实验验证了该算法。结果表明,相较于现有算法,所提算法在多个性能指标上均表现出色,信噪比(SNR)相较于现有基于峰度的伪迹识别算法提高约12%。 展开更多
关键词 脑电信号 通道筛选 快速独立成分分析 眼电伪迹 伪迹去除
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