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基于脑电信号和眼动信号融合的多模态情绪识别研究

摘要第5-6页
abstract第6页
主要符号对照表第13-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 基于不同信号的情绪识别第15-16页
        1.2.2 基于脑电信号的情绪识别研究第16-17页
        1.2.3 基于眼动跟踪信号的情绪识别研究第17-18页
        1.2.4 多模态的情绪识别研究第18-20页
        1.2.5 情绪识别应用于实际的挑战第20页
    1.3 论文内容及安排第20-21页
    1.4 本章小结第21-22页
第二章 情绪的相关背景第22-26页
    2.1 情绪的定义第22页
    2.2 情绪模型第22-24页
    2.3 情绪的诱发第24-25页
        2.3.1 情绪的诱发方式第24页
        2.3.2 情绪的诱发素材第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 脑电信号与眼动信号的相关背景第26-32页
    3.1 脑电信号的相关背景知识第26-29页
        3.1.1 大脑的结构和功能第26-27页
        3.1.2 脑电信号的产生原理第27-28页
        3.1.3 脑电信号的采集第28-29页
    3.2 眼动信号的相关背景知识第29-31页
        3.2.1 眼动跟踪的历史和技术第29-30页
        3.2.2 眼动信号的具体指标第30-31页
    3.3 本章小结第31-32页
第四章 信号处理的流程和算法第32-48页
    4.1 脑电信号处理的流程和算法第32-41页
        4.1.1 脑电信号的处理流程第32页
        4.1.2 脑电信号的预处理第32-34页
        4.1.3 脑电信号的特征提取算法第34-36页
        4.1.4 脑电信号的特征平滑算法第36-38页
        4.1.5 情绪识别的分类算法第38-41页
    4.2 眼动信号处理的流程和算法第41-46页
        4.2.1 眼动信号的具体特征第41页
        4.2.2 眼动信号的预处理第41-42页
        4.2.3 眼动信号的特征提取第42-43页
        4.2.4 眼动信号的特征平滑第43页
        4.2.5 眼动信号的显著性分析第43-44页
        4.2.6 眼动信号的归一化第44-46页
    4.3 本章小结第46-48页
第五章 模型融合策略第48-56页
    5.1 简单的模型融合策略第48-49页
        5.1.1 最大值规则第48页
        5.1.2 求和规则第48页
        5.1.3 波达计数法第48-49页
    5.2 基于模糊积分的模型融合第49-50页
        5.2.1 关于模糊积分和模糊度量的背景知识第49页
        5.2.2 模糊度量的学习第49-50页
    5.3 基于深度神经网络的模型融合第50-55页
        5.3.1 限制波尔兹曼机第50-53页
        5.3.2 深度神经网络模型的构建第53-55页
    5.4 本章小结第55-56页
第六章 情绪识别实验设计第56-62页
    6.1 实验目的第56页
    6.2 情绪刺激素材的收集和评测第56-57页
    6.3 实验流程和实验设备环境第57-60页
    6.4 实验被试情况第60页
    6.5 实验的后续改进第60页
    6.6 本章小结第60-62页
第七章 情绪识别的结果分析第62-78页
    7.1 脑电信号相关结果分析第62-65页
        7.1.1 脑电信号特征提取性能及关键频段第62-63页
        7.1.2 情绪识别的关键脑区第63-64页
        7.1.3 使用少量电极进行情绪识别的效果第64-65页
    7.2 眼动信号相关结果分析第65-71页
        7.2.1 眼动信号特征的分类效果第65-68页
        7.2.2 不同眼动信号特征的情绪表征特性第68-71页
    7.3 模型融合相关结果分析第71-76页
        7.3.1 模型融合策略的性能分析第71-73页
        7.3.2 脑电信号和眼动信号的互补性分析第73-76页
    7.4 模型随时间的稳定性第76-77页
    7.5 本章小结第77-78页
全文总结第78-80页
    1 本文的主要工作以及创新点第78页
    2 未来的工作展望第78-80页
参考文献第80-86页
致谢第86-88页
攻读学位期间发表的学术论文第88页

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