典型文献
面向情绪脑电分析的增强型功率谱密度特征提取方法
文献摘要：
针对功率谱密度在脑电情绪分析中存在特征单一且无法有效表示频率间差异的问题,提出一种增强型功率谱密度特征提取方法,实现对情绪的分析与差异显著性判断.该方法通过脑电信号的α频率功率谱密度得到功率谱密度图像,利用图像特征提取算法提取其颜色特征、纹理特征与相似性特征,再基于相关性准则剔除冗余特征,以差异显著性P值的最小平均值为目标,获得最终的特征子集,从而有效地融合了不同图像特征,最后对被试的情绪进行分析与差异显著性判断.试验结果表明,所提出的方法能够有效量化SEED数据集中被试的情绪差异;在自行设计情绪脑电试验中,与其他方法相比,利用所提出的方法得到的差异显著性值更小,证明了方法的可行性和有效性.
文献关键词：
增强型功率谱密度;α频率;图像特征;特征融合;情绪分析
中图分类号：
作者姓名：
罗刚;王铭勋;黎明;黄敏;陈昊
作者机构：
南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学音乐学院,江西南昌330063
文献出处：
引用格式：
[1]罗刚;王铭勋;黎明;黄敏;陈昊-.面向情绪脑电分析的增强型功率谱密度特征提取方法)[J].中国医学物理学杂志,2022(03):349-356
A类：
增强型功率谱密度,功率谱密度特征
B类：
电分析,情绪分析,存在特征,脑电信号,密度图,图像特征提取,特征提取算法,颜色特征,纹理特征,冗余特征,特征子集,SEED,情绪差异,自行设计,其他方法,特征融合
AB值：
0.239574
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
