[00278772]基于组合特征提取的脑电情感识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201611199739.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
辽宁师范大学
进入空间
所在地：辽宁大连市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开一种基于组合特征提取的脑电情感识别方法，根据各脑电情感数据通道的功率谱密度估计值，选择功率谱密度估计值较高的道为特征提取通道；基于经验模态分解进行脑电情感特征提取，经验模态分解后得到一系列固有模态函数，计算它们的方差贡献率，并选取累计方差贡献率到达预设阈值的前k个固有模态函数；计算这k个固有模态函数的样本熵；基于样本熵值构造特征向量，从而形成一个特征向量集；将脑电情感数据数据划分为多个类别，借助支持向量机进行脑电情感的识别。本发明实施考虑脑电情感数据集中数据的非线性和非平稳性特性，保证了该方法的分类精度、准确率和执行速度。
摘要：本发明公开一种基于组合特征提取的脑电情感识别方法，根据各脑电情感数据通道的功率谱密度估计值，选择功率谱密度估计值较高的道为特征提取通道；基于经验模态分解进行脑电情感特征提取，经验模态分解后得到一系列固有模态函数，计算它们的方差贡献率，并选取累计方差贡献率到达预设阈值的前k个固有模态函数；计算这k个固有模态函数的样本熵；基于样本熵值构造特征向量，从而形成一个特征向量集；将脑电情感数据数据划分为多个类别，借助支持向量机进行脑电情感的识别。本发明实施考虑脑电情感数据集中数据的非线性和非平稳性特性，保证了该方法的分类精度、准确率和执行速度。
