基于EEG信号的情绪分类研究的任务书.docx

基于EEG信号的情绪分类研究的任务书
任务书：基于EEG信号的情绪分类研究
一、选题背景
情绪是人类心理状态的重要组成部分，不仅对个体的身心健康有直接影响，也对社会生产和生活起着重要作用。因此，情绪研究一直是心理学和神经科学的热门领域之一。针对情绪的研究方法多种多样，其中基于脑电（EEG）信号的情绪识别方法具有操作简便、非侵入性等独特优势。因此，本次研究旨在基于EEG信号进行情绪分类，为情绪研究提供一种新的视角和方法。
二、研究目的
1.探究基于EEG信号的情绪分类方法；
2.分析不同情绪状态下EEG信号的特征；
3.建立基于EEG信号的情绪分类模型；
4.验证和优化所建模型的性能及其适用性。
三、研究内容
1.EEG信号采集：使用脑电仪采集参与者在不同情绪状态（如愉快、悲伤、愤怒等）下的EEG信号。
2.信号处理：对采集得到的EEG信号进行滤波、去噪等预处理，提取EEG特征。
3.情绪分类模型的建立：根据提取的特征，利用分类算法（如支持向量机、神经网络等）建立情绪分类模型。
4.模型性能和适用性验证：通过交叉验证等方法验证所建模型的性能和适用性，并对其进行优化。
四、预期成果
1.一篇基于EEG信号的情绪分类研究论文；
2.一个基于EEG信号的情绪分类模型；
3.验证所建模型的性能和适用性报告。
五、研究方法和步骤
1.编制研究计划，确定研究内容，调查文献，了解国内外研究进展和研究现状。
2.确定研究对象和研究程序，设置实验任务和参数，设计实验程序。
3.利用脑电仪采集参与者在不同情绪状态下的EEG信号，对EEG信号进行预处理和特征提取。
4.从提取的特征集中，利用分类算法建立情绪分类模型，并使用交叉验证等方法验证所建模型的性能和适用性。
5.论文撰写、报告撰写。
六、研究计划和进度安排
研究计划为1年，进度安排如下：
第1-2个月：确定研究内容和方法，调查文献，准备实验设备和软件。
第3-6个月：进行EEG信号采集和预处理，提取EEG特征。
第7-9个月：设计和建立基于EEG信号的情绪分类模型，并对其进行验证和优化。
第10-11个月：论文撰写和报告撰写。
第12个月：完成论文和报告的定稿和终稿，准备答辩。
七、研究经费支持
本研究所需经费为30万元，主要用于脑电仪购置、实验材料购置、实验室租金等支出。
注：以上内容仅供参考，具体的研究内容、步骤、计划和经费支持需要根据具体情况进行调整和完善。