情緒圖像視覺誘發(fā)EEG特征提取與分析.pdf

1、1872年，達爾文在《人類和動物的表情》一書中指出情緒是高級進化階段的適應工具，從此人們開始了情緒實驗與理論的研究。經過100多年，到20世紀后期情緒研究蓬勃發(fā)展起來，并與認知、神經科學、腦科學等研究相結合；其研究手段也多種多樣，如腦電(EEG)、功能磁共振成像(fMRI)、功能近紅外成像(fNIRI)等。EEG因其高時間分辨率和簡便易行優(yōu)勢，被廣泛用于情緒研究中。
　　 本文設計了基于國際標準情緒圖片庫(IAPS)的情緒圖片視

2、覺誘發(fā)實驗，被試者觀看各等級的情緒圖片并采集EEG信號。通過對EEG信號進行特征提取與分析，找到與情緒變化相關的EEG特征，并嘗試在EEG特征與情緒等級之間建立對應關系，以期實現基于腦電特征的情緒等級分類識別。文中首先對被試者觀看圖片時的EEG進行功率譜分析，構建其功率譜腦地形圖。由該地形圖可知，情緒圖片視覺誘發(fā)時前額區(qū)域腦電最為活躍。信號的頻譜分析表明EEG能量主要集中在15Hz以下。為找到EEG信號最具情緒可分性的頻段，本文對一些導

3、聯的EEG進行了可分頻段分析；同時，對EEG信號進行了功率譜熵、相關維數分析，并對AF3、AF4、F3、F4導聯的EEG特征進行了最小二乘直線擬合，在情緒等級與EEG特征之間建立了對應關系。在模式識別環(huán)節(jié)，首先分別使用支持向量機的5-折交叉驗證方法和隱馬爾科夫模型對所提取的腦電信號特征進行了分類識別；然后進行了特征層融合后的模式識別，得到融合特征的分類識別率。
　　 結果顯示，特征信息融合后，本文對情緒圖片等級一、五、八的最高平