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基于Sentence--LSTM的多特征融合脑电情绪识别研究
基于Sentence--LSTM的多特征融合脑电情绪识别研究
摘要：情绪是人类生活中非常重要的一个方面，准确地识别人的情绪对于促进人际关系、提高生活质量具有重要意义。利用脑电信号进行情绪识别的方法正在被越来越多地关注。本论文针对脑电情绪识别问题，提出了一种基于Sentence--LSTM的多特征融合方法，旨在提高情绪识别的准确性。
1.引言
情绪识别是人机交互和智能系统设计中的重要问题。传统的情绪识别方法主要基于语音、面部表情和动作等生理信号进行识别，然而这些信号受限于环境的影响，往往无法准确地反映人的真实情绪。相比之下，脑电信号是一种直接记录了人脑活动的信号，具有高时空分辨率，能够提供比较准确的情绪信息。
2.相关研究
目前，已经有一些基于脑电信号的情绪识别方法被提出。其中，利用深度学习模型进行情绪识别的方法表现出了很好的效果。LSTM（LongShort-TermMemory）是一种循环神经网络模型，能够有效地处理序列数据，因此被广泛应用于情绪识别任务。然而，传统的LSTM模型只使用单一的特征作为输入，忽略了多个特征之间的相互关系，限制了模型的表达能力。
3.方法
本文提出了一种基于Sentence--LSTM的多特征融合方法，将脑电信号的多个特征结合起来进行情绪识别。具体步骤如下：
（1）特征提取：从脑电信号中提取多个特征，包括时域特征、频域特征和时频域特征。时域特征包括平均值、标准差、方差等；频域特征包括频谱能量、谱熵等；时频域特征包括小波包分解系数、能量谱等。
（2）特征融合：将提取到的多个特征融合成一个综合特征向量，采用加权平均的方法，其中权重由受试者自主设定。
（3）模型训练：使用Sentence--LSTM模型对综合特征进行训练，得到情绪识别模型。
（4）情绪识别：对新的脑电信号进行特征提取和融合，然后使用训练好的模型进行情绪识别。
4.实验结果与分析
为了验证所提出方法的有效性，我们使用了公开的脑电情绪识别数据集进行实验。实验结果表明，我们的方法在情绪识别准确性上表现出了良好的效果。与传统的LSTM模型相比，我们的方法在准确率和召回率上都有明显的提升。
5.总结与展望
本论文提出了一种基于Sentence--LSTM的多特征融合方法，用于脑电情绪识别。实验结果表明，我们的方法在情绪识别上表现出了较好的效果。未来的研究可以进一步探索更多的特征融合方法，提高情绪识别的准确性和鲁棒性。此外，可以将该方法应用于其他相关领域，如心理疾病诊断和康复治疗等。
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