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基于EEG溯源分析的情绪调节研究

         
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基于情绪调节的脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)能够通过采集大脑信号进行情绪的检测与识别,目前已成为科研的热点方向。但目前情绪识别所使用的脑电信号采集电极过多,部分电极所对应脑区与情绪并无关联,容易造成信号处理的烦琐,因此本文采集情绪相关脑电信号,并使用标准低分辨率断层成像(sLORETA)溯源分析对情绪相关通道进行选择,随后对上海交通大学情感脑电数据集(SEED)使用Hjorth参数与差分方法进行特征提取,并对特征向量分别使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、k-近邻(K-NearestNeighbor,KNN)及朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,NBC)进行分类。实验结果表明,对于筛选后的通道,SVM、KNN、NBC的分类平均准确率分别为68%±13.14%,74.67%±10.74%,87.11%±6.65%,其中使用NBC分类器最高分类精度达到93.33%。

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