情绪音乐的脑电识别算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 脑电与情绪识别 | 第11-23页 |
| ·情绪 | 第11-14页 |
| ·情绪的定义 | 第11-12页 |
| ·情绪的脑机制 | 第12-13页 |
| ·情绪的划分 | 第13-14页 |
| ·离散模型 | 第13页 |
| ·维度模型 | 第13-14页 |
| ·情绪诱发与音乐 | 第14页 |
| ·脑电的模式识别 | 第14-20页 |
| ·脑电的采集和预处理 | 第14-16页 |
| ·脑电的基本概念 | 第14-15页 |
| ·脑电信号的特点 | 第15-16页 |
| ·脑电信号的采集与预处理 | 第16页 |
| ·脑电的特征提取 | 第16-18页 |
| ·分类器的选择和评价 | 第18-20页 |
| ·分类器的种类与选择 | 第18页 |
| ·推广能力的评价 | 第18-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-21页 |
| ·基于非脑电生理信号的情绪识别研究 | 第20页 |
| ·基于脑电信号的情绪识别研究 | 第20-21页 |
| ·基于常规脑电特征的情绪识别 | 第21页 |
| ·其它基于脑电的情绪识别研究 | 第21页 |
| ·论文的结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于功率谱密度的情绪脑电识别 | 第23-41页 |
| ·实验设计及方法 | 第23-25页 |
| ·实验目的 | 第23页 |
| ·音乐情绪的测量 | 第23页 |
| ·实验刺激的选取 | 第23-24页 |
| ·实验过程 | 第24-25页 |
| ·数据采集与分析 | 第25-33页 |
| ·脑电采集与预处理 | 第25-26页 |
| ·脑电的特征提取 | 第26-28页 |
| ·功率谱密度的提取 | 第26-27页 |
| ·多重比较检验 | 第27页 |
| ·主成分分析 | 第27-28页 |
| ·分类器 | 第28-32页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第28-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-32页 |
| ·计算步骤 | 第32-33页 |
| ·结果分析 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于脑网络的情绪脑电识别 | 第41-45页 |
| ·情绪与脑网络 | 第41-42页 |
| ·图与网络 | 第41-42页 |
| ·网络属性 | 第42页 |
| ·脑网络与情绪分类 | 第42-44页 |
| ·以脑网络属性为特征的情绪识别 | 第42-43页 |
| ·脑网络属性分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·本文总结 | 第45页 |
| ·工作展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录 | 第48-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
