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情感脑机接口旨在提供一种人与设备情感沟通的通道,情感脑电识别是其中最为基础和关键的环节。 为了自适应地选 择个体最优的空间电极和频段组合以实现情感脑电特征优化和分类效果提升,本文提出一种新的自适应优化空频微分熵 (AOSFDE)特征,设计了基于相对熵的情感脑电空间电极重要性度量方法,根据导联重要性进行空间电极选择,通过稀疏回归 算法对多重局部空间-频域内的微分熵特征进行优化选择。 采用上海交通大学情感脑电数据集 SEED 进行实验分析,结果表明 本文提出的 AOSFDE 方法可以有效提高识别准确率,针对 15 名被试者的积极/ 消极、积极/ 中性、中性/ 消极这三个情绪二分类 场景平均准确率分别达到 91. 8% 、93. 3% 和 85. 1% ,为情感脑电识别研究提供了新的思路和方法。

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《基于自适应优化空频微分熵的情感脑电识别》

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文件号：306990

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