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基于多通道EEG信号的情绪识别方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
情绪是人类最基本的情感体验之一，它在人类的生活、行为、人际交往等方面发挥着重要作用。情绪识别是指基于生理与心理信号识别出人类不同情绪状态的能力，其研究可以为医学和心理学等领域提供理论和实践基础。在生活中，人们需要不断识别自己和他人的情绪状态，用来调整自己的行为和情绪，增进与他人的互动。情绪识别技术能够通过识别出人的情绪状态来提高人与人之间的交流效率和精度，有望用于丰富人机互动体验，提高人机交互效果。
目前，情绪的识别主要依靠心理学、神经科学、认知科学、计算机科学等多个学科的研究成果，其中，以多通道EEG信号为基础的情绪识别研究目前已经成为该领域一个热门方向。EEG信号是反映大脑电化学的一种生物电信号，是人类情绪反应的重要信号之一，可以反映出人在不同情绪下大脑活动的变化。因此，基于多通道EEG信号的情绪识别方法具有很好的研究前景和重要应用价值。
二、研究内容与方法
本研究旨在基于多通道EEG信号，探究情绪识别方法。具体内容分为以下几个方面：
1、数据采集：从合适的样本群体中选取志愿者进行实验，使用多通道EEG设备采集志愿者关于特定刺激的多通道EEG信号；同时，利用自愿问卷的方式收集被试在实验过程中的自我情绪反应。
2、数据预处理：对采集到的多通道EEG信号进行预处理，包括信号滤波、去除眼动伪迹、去除肌电伪迹等步骤。
3、特征提取：从预处理后的多通道EEG信号中提取特征，采用时间域特征、频域特征和小波变换等方式提取信号的时域、频域以及时频域的特征。
4、特征选择：对特征进行选择以减小维度数，并提高特征集的质量和表现力。
5、情绪分类：利用所选定的分类器对选定的情绪进行分类，采用常见的监督式学习的分类器如SVM、kNN、决策树等进行情绪分类，以判别各种情绪状态。
三、研究预期成果
本研究的预期成果包括：
1、获取基于多通道EEG信号的情绪识别数据集；
2、建立一种基于多通道EEG信号的情绪识别方法，提高情绪识别的准确率与效率；
3、提出特征优化方法并开发基于该方法的情绪识别系统，以便更好地应用于不同领域。
四、研究的意义与价值
本研究的主要意义与价值在于：
1、拓展情绪识别的应用范围，探索基于多通道EEG信号的情绪识别方法；
2、提升情绪识别技术的准确度和效率，为情绪识别技术的研究和应用提供一种新的思路；
3、推动心理学、医学及神经科学的理论和应用的发展。
参考文献：
1.张仁焘.情绪识别中的情感分类器构建模型[J].现代电子技术,2018,41(23):52-54.
2.韩言博,朱葳蕤,谈凤武.基于平面主成分分析和多层神经网络的情绪识别研究[J].电测与仪表,2020(18):153-158.