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情绪的生理特征及特征变异性研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 基于生理信号情绪识别的研究现状第13-16页
        1.2.2 生理信号变异性在情绪识别中的应用第16-17页
    1.3 本文研究内容及章节安排第17-20页
第二章 情绪特征变异性序列的获取及分析方法第20-38页
    2.1 生理信号简介第20-22页
    2.2 变异性序列的获取第22-30页
        2.2.1 基于小波变换的信号去噪第22-25页
        2.2.2 心电信号的R波检测第25-28页
        2.2.3 脉搏信号的起点检测第28-30页
    2.3 变异性序列的预处理第30页
    2.4 变异性序列分析方法第30-36页
    2.5 本章小结第36-38页
第三章 两种相对情绪下序列变异性的对比研究第38-60页
    3.1 两种相对情绪下生理信号的采集试验第38-43页
        3.1.1 实验目标情绪第38页
        3.1.2 被试第38-39页
        3.1.3 实验素材的选取第39-40页
        3.1.4 实验采集系统第40-41页
        3.1.5 实验流程第41-43页
    3.2 数据处理第43-44页
    3.3 两种相对情绪下序列变异性的统计分析方法第44页
    3.4 统计分析结果第44-56页
        3.4.1 差异性分析结果第44-46页
        3.4.2 相关性分析结果第46-48页
        3.4.3 心率及血压对变异性特征的影响第48-54页
        3.4.4 实验顺序对信号变异性特征的影响第54-56页
    3.5 分析和讨论第56-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 多种情绪下序列变异性的对比研究第60-74页
    4.1 多种情绪生理信号的采集试验第60-62页
        4.1.1 实验目标情绪第60页
        4.1.2 被试第60-61页
        4.1.3 实验素材第61页
        4.1.4 实验采集系统及流程第61-62页
    4.2 数据处理第62页
    4.3 多种情绪变异性指标的统计分析方法第62-63页
    4.4 结果及分析第63-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第五章 基于序列变异性特征和支持向量机的情绪分类研究第74-84页
    5.1 SVM及参数优化算法简介第74-77页
        5.1.1 支持向量机第74-77页
        5.1.2 SVM的参数优化算法第77页
    5.2 基于GSA-SVM的情绪识别模型构建第77-79页
    5.3 识别结果及分析第79-82页
    5.4 本章小结第82-84页
第六章 总结与展望第84-88页
    6.1 总结第84-86页
    6.2 展望第86-88页
参考文献第88-96页
致谢第96-98页
攻读硕士学位期间发表的论文第98-99页
附件第99页

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