基于加權(quán)KNN算法的腦電信號情緒識別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>932 K
標簽： EEG信號 主成分分析(PCA) 時域特征
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文檔介紹：情緒與人類的行為,、家庭及社會密切相關(guān),。情緒不僅能反映人類的各種感覺,、思想和行為,，而且也是各種外部刺激所產(chǎn)生的心理和生理反應(yīng),，所以在很多領(lǐng)域中對情緒的正確識別十分重要,。情緒的變化會導(dǎo)致腦電圖(EEG)信號發(fā)生變化,，反之，這些變化也反映了情緒狀態(tài),?；贒EAP數(shù)據(jù)庫，對EEG信號進行時域特征和頻域特征提取,，通過PCA主成分分析法對特征進行降維處理,。利用加權(quán)KNN算法進行5折交叉驗證訓(xùn)練，最終對興奮(excited),、放松(relaxed),、沮喪(depressed)、憤怒(angry)4種情緒狀態(tài)的識別準確率達到80%,。
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