基于滤波与集成分类器的多模态生理信号情感分类方法
- 专利权人:
- 辽宁师范大学
- 发明人:
- 张永,张素华
- 申请号：
- CN201910287892.0
- 公开号：
- CN110025322A
- 申请日:
- 2019.11.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于滤波与集成分类器的多模态生理信号情感分类方法,首先从标准数据集DEAP中获取脑电信号、眼电信号、肌电信号作为初始数据集D,选取A‑V情感维度模型中的A维度和V维度情感标签作为标签集L1和L2;根据Butterworth滤波器阶数和过滤信号频率确定4个带通滤波器,将数据集中每一行进行四次滤波,分别得到Theta波段、Alpha波段、Beta波段和Gamma波段数据;然后,将滤波后数据以长度为10秒时间窗计算Hjorth的三个时域参数,并结合不同生理信号的三个参数形成新的特征数据集;最后,将中的每一行集成分类器中,判定其所属的情感类别。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
