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一种基于三维特征和空洞全卷积网络的脑电情感识别系统
- 专利权人:
- 华东理工大学
- 发明人:
- 李冬冬,杨海,杜文莉,柴冰,王喆
- 申请号：
- CN202110034341.0
- 公开号：
- CN113180659A
- 申请日:
- 2021.01.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于三维特征和空洞全卷积网络的脑电情感识别系统，包括如下步骤：首先对脑电信号进行预处理后分解到四个不同的频段上，并进行分帧处理，从每个帧中提取不同频段上各个电极通道的脑电情感特征；然后该特征按照脑电信号采集时电极放置的位置信息进行重排，并按照频带进行拼接，构建一个三维脑电特征阵列，再输入到空洞全卷积网络中进行训练，并引入谱范数正则化项，最终使用softmax分类器进行情感分类。由于大脑的情感活动涉及不同电极通道和频带之间的信息回传和交互，本发明中的三维特征表示能够捕获不同电极通道和频带之间的信息，空洞全卷积网络在此基础上可以进一步挖掘深层次的有利于情感分类的特征，从而进一步提高脑电情感识别的正确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
