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基于EEG的情绪信息特征及其分类方法研究的开题报告
开题报告：基于EEG的情绪信息特征及其分类方法研究
一、选题背景
情绪是人类生理和心理状态中不可或缺的一个组成部分，其在人类日常生活、情感交流和社交活动等方面均具有重要作用。目前，情绪研究主要以心理学和神经科学为主，其中，基于EEG的情绪信息研究已经成为了当前热门的领域之一。通过研究情绪信息在EEG信号中的表现，我们能够更深刻地理解情绪的本质和特征，并开发出更加准确的情绪分类方法，有望在诸如心理辅助、情感识别、脑机接口等应用领域中发挥重要作用。因此，在此背景下，本次研究将重点关注基于EEG的情绪信息特征及其分类方法的研究。
二、选题目的
本次研究旨在通过对EEG信号中情绪信息特征的研究与分析，探究不同情绪状态下EEG信号的表现，并寻找有效的情绪分类方法。具体目的和意义包括：
1.通过EEG信号分析探究情绪信息在脑电信号中的表现特征和规律性。
2.基于情绪信息特征，对分级分类与二分类方法的准确性进行比较，并实现情绪的有效分类。
3.探究情绪信息特征在实际应用场景中的应用前景，如脑机接口等。
三、选题内容
1.EEG信号及情绪信息
（1）EEG信号概述
（2）EEG信号处理：预处理、特征提取
（3）情绪信息特征：频域、时域、空域等
2.情绪分类方法
（1）基于ML的情绪分类方法：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等
（2）基于DL的情绪分类方法：卷积神经网络（CNN）、深度玻尔兹曼机（DBN）等
3.实验设计与数据采集
（1）实验流程设计
（2）EEG数据采集与处理
（3）情绪分类实验设计
四、预期结果
1.通过分析EEG信号中的情绪信息特征，得到不同情绪状态下的特征变化规律。
2.比较分级分类和二分类方法对于情绪分类的准确性，发现有效的情绪分类方法。
3.验证情绪分类方法的可靠性，为实际应用场景提供有效参考。
五、研究方案及进度安排
1.第一阶段（2个月）：文献阅读与实验设计
2.第二阶段（3个月）：EEG数据采集与处理
3.第三阶段（3个月）：情绪信息特征及分类方法研究与实验验证
4.第四阶段（2个月）：实验结果分析与论文撰写
六、参考文献
[1]LiuY,SourinaO,NguyenMK,etal.AreviewofneuralcorrelatesofemotionregulationandemotionclassificationbasedEEGbio-signal[J].Computationalandmathematicalmethodsinmedicine,2016.
[2]ShanF,ZhangR,LiX,etal.EmotionclassificationfromEEGsignalsusingmachinelearningapproaches:areview[J].AdvancesinArtificialIntelligence,2020.
[3]LiuY,SourinaO,NguyenMK.Emotionrecognitionusingnon-invasivesensors:Areview[J].Sensors,2017,17(6):1302.
[4]LinCT,ChuangCH,HuangCS,etal.Neuralcorrelatesofhigh-gammaactivityinducedbymeditationinhumans:AcombinedEEGandfMRIstudy[J].Frontiersinhumanneuroscience,2014,8:310.
[5]GrossJJ.Theemergingfieldofemotionregulation:Anintegrativereview[J].Reviewofgeneralpsychology,1998,2(3):271.