基于小波包和hilbert-huang变换的情感脑电识别研究

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名．．木易·叩等旷日期：二!竺兰!皇!!里关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或

2、借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：粕。鸦阎日期：2口2牛年6日I弓目导师签名：确砺日期：竺!±：』：12万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文IIIIIIIIIIUlIIIIIIIIIIIIII—Y2692979基于小波包和Hilbert-Huang变换的情感脑电识别研究摘要脑电信号作为与大脑活动联系最为直接的生理信号而成为了情感研究领域与人机交互领域的热门课题。现代的人机交互系统大部分都不能有效地识别人类的情感状态并驱动机器来执行正确的动作。情

3、感脑电信号研究的目的就是在进行人机交互的过程中更为准确、及时地检测特定的情感状态并实现相应的有价值的应用。脑电数据的分析方法主要有时域分析法、频域分析法、时频分析法及非线性动力学的分析方法，其中时频分析方法由于提供了时间域与频率域的联合分布信息而成为分析时变非平稳信号的有力工具。时频分析法中的希尔伯特一黄变换(Hilbert—HuangTransform，简称删T)和小波包变换具有独特的魅力，得到广泛应用。为了提高情感脑电识别的准确率，本文以SanderKoelstra等人提供的一个公开的多模态情感数据集DEAP为研究对象，首先研究了情感脑电特征

4、的归一化方式，然后提出了一种方差贡献率与F．score结合的特征选择方法，最后利用希尔伯特．黄变换、小波包变换提取脑电特征进行愉悦度的识别，并对这些特征的提取时间和分类准确率进行了比较。本文主要工作如下：(1)针对多被试情感脑电数据存在被试间特征值差异较大的问题，采用6种归一化方法，对所有被试的特征、单个被试的所有特征、单个被试的单种特征这三类单次归一化的数据范围进行了准确率上的比较，验证了单个被试的单种特征更适于作为多被试情感脑电数据单次归一化数据T万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文范围。(2)针对小波包分解树结点能量作为特征时特征数量较多

5、的问题，提出了一种方差贡献率与F．score结合的特征选择方法，在不明显降低准确率的情况下，减少了特征数量。(3)考虑到希尔伯特一黄变换与小波包变换作为时频分析方法，更适用于分析非线性非平稳的脑电信号，本文在DEAP情感脑电数据集上用希尔伯特．黄变换与小波包变换提取出多个特征进行愉悦度的识别，并比较其特征提取时间及分类准确率。结果表明，利用小波包分解提取特征所需时间比希尔伯特一黄变换短。在使用方差贡献率与F．score结合的特征选择方法适量降低特征数量的情况下，IMF(IntrinsicModeFunction，内蕴模态函数)能量矩百分比与IMF

6、能量百分比可以得到最高为84．38％的平均分类准确率，小波包分解树第5层结点能量的最高平均分类准确率为69．79％。研究表明希尔伯特．黄变换较小波包变换有准确率上的优势与计算时间上的劣势。关键词：情感脑电，希尔伯特．黄变换，小波包变换，归一化，特征选择万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文EMOTl0NEEGRECOGNITl0NItESEARCHBASED0NⅥ∥(忱LETPACKETA卜TDHⅢBERPHUANGTRANSFO剐MABSTRACTAsthemostdirectconnectionphysiologicalsignalswith

7、thebrainactivity，EEG(electroencephalographic)isahottopicinfieldsofemotionresearchandhuman—computerinteraction．Mostmodeminteractivesystemscan’teffectivelyrecognizehumanemotionalstatesanddrivemachinestoperformthecorrectaction．Thepurposeofemotionstudyismoreaccuratelyandtimelydet

8、ectingaparticularemotionalstateduringtheprocessofhuman—computerinter