一种基于聚类的多任务情感脑电特征提取与识别方法.pdf
An****99
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一种基于聚类的多任务情感脑电特征提取与识别方法.pdf
本发明提供一种基于聚类的多任务情感脑电特征提取与识别方法。本发明步骤如下:1、多个被试者分别在诱发情感状态场景下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理。3、将处理后的脑电数据进行聚类得到子类标签矩阵。4、建立基于聚类多任务特征提取算法求解得到特征权重分布。5、根据特征权重分布对脑电数据进行特征提取以训练脑电情感识别模型。本发明通过聚类算法、多任务学习和特征提取的方式提高了脑电情感识别模型的预测精度。
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基于HHT的视觉疲劳脑电特征提取近年来,随着电子产品的普及和人们生活水平的提高,人们对视觉娱乐的需求日益增长。但是,长时间的电子产品纵观和观看对眼睛和大脑的伤害也变得越来越明显。视觉疲劳是继静态和动态眼疲劳之后的新型疲劳形式,对人们的工作和学习产生了不良的影响。因此,对视觉疲劳的研究也日益受到关注。本文提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的视觉疲劳脑电特征提取方法。HHT是一种全新的数据处理方法,是由黄钦富博士在1995年提出的。它是一种时-频分析方法,可以将非线性和非静态的信号分解为一