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基于HHT和核函数选择的情绪特征提取与识别
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作者 王晓琳 赵磊 +1 位作者 张维 伏云发 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期502-511,共10页
脑⁃机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑⁃机接口是一类重要的脑⁃机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量方法,有潜在的重要应用价值,然而情绪相关的脑信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战.为了探索有效的情... 脑⁃机接口是一种变革传统人机交互的技术,其中情绪脑⁃机接口是一类重要的脑⁃机交互,可望为情绪的调节、监测或评估提供定量方法,有潜在的重要应用价值,然而情绪相关的脑信号特征提取与识别尚未彻底解决,面临许多挑战.为了探索有效的情绪相关脑电(Electroencephalogram,EEG)特征提取和分类方法,采用国际情绪图片系统(International Affective Picture System,IAPS)提供的情绪图片诱发情绪,在情绪诱发期间采集13个被试的脑电EEG信号;采用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)等方法预处理EEG后,分别采用在时域、频域同时具有较高分辨率的希尔伯特⁃黄变换(Hilbert⁃Huang Transform,HHT)和对不同状态反应敏感的自回归(Auto Regressive,AR)模型提取情绪相关的EEG特征;采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对其可用的四种核函数进行选择,也利用K⁃近邻(K⁃Nearest Neighbor,KNN)对两类情绪进行识别.结果显示,采用HHT提取特征并利用高斯径向基函数(Radial Basis Function,RBF)核的SVM取得的平均、最高和最低分类精度分别为90.57%±4.13%,96%和88%;采用AR模型提取特征并利用高斯RBF核的SVM取得的平均、最高和最低分类精度分别为88.43%±2.98%,92%和86%.表明HHT能有效地提取情绪相关EEG特征,采用高斯RBF核的SVM可以获得较好的识别结果,可望为基于EEG利用HHT和高斯RBF核的SVM在线识别情绪提供思路. 展开更多
关键词 情绪识别 希尔伯特⁃黄变换 核函数选择 支持向量机 K⁃近邻
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基于言语想象的脑机交互关键技术 被引量：3
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作者 刘艳鹏 龚安民 +5 位作者 丁鹏 赵磊 钱谦 周建华 苏磊 伏云发 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期596-611,共16页
言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被... 言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被试友好等优点,因此受到了众多学者的关注。然而,这一交互技术在实验范式的设计和想象材料的选择方面并不成熟,存在较多亟待讨论的问题。因此,针对这些问题,本文首先阐述了言语想象的神经机制;然后评述了以往的言语想象BCI研究,系统分析了实验范式、想象材料、数据处理等方面的主流方法和核心技术;最后讨论了制约该类BCI发展的关键问题和面临的主要挑战,并展望了言语想象BCI系统在未来的发展和应用前景。 展开更多
关键词 脑机交互 言语想象 实验范式 分类 解码
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