摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 引言 | 第12-16页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 研究现状 | 第13-14页 |
1.2.1 情绪的脑机制 | 第13页 |
1.2.2 BCI脑机交互-情绪分类算法研究 | 第13-14页 |
1.3 本文研究内容 | 第14页 |
1.4 本文结构安排 | 第14-16页 |
第2章 脑电波与音乐的映射 | 第16-30页 |
2.1 脑电波的基本特征 | 第16-19页 |
2.1.1 认识脑电波 | 第16页 |
2.1.2 脑电波的采集 | 第16-18页 |
2.1.3 脑电波的分类 | 第18页 |
2.1.4 脑电波的处理 | 第18-19页 |
2.2 脑电波转换为音乐的理论基础 | 第19-23页 |
2.2.1 标度性质 | 第19-20页 |
2.2.2 脑电波具有标度性质 | 第20页 |
2.2.3 音乐具有标度性质 | 第20-22页 |
2.2.4 费希纳定律(Fechner's Law) | 第22页 |
2.2.5 齐普夫定律(Zipf's Law) | 第22-23页 |
2.3 脑电波与音乐之间的映射规则 | 第23-29页 |
2.3.1 脑波与音乐转换的系统结构 | 第23-24页 |
2.3.2 脑波与音乐映射的基本原则 | 第24-25页 |
2.3.3 脑电波的振幅与音乐的音高 | 第25-27页 |
2.3.4 脑电波的周期与音乐的音长 | 第27-28页 |
2.3.5 脑电波的平均功率与音乐的音强 | 第28-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 MIDI音乐与音乐情感特征向量的提取 | 第30-42页 |
3.1 认识MIDI音乐与MIDI音乐的特征提取 | 第30-35页 |
3.1.1 MIDI音频格式的发展及应用 | 第30-31页 |
3.1.2 MIDI音频格式获取情感特征向量的优势 | 第31-32页 |
3.1.3 MIDI音频格式的深入分析 | 第32-34页 |
3.1.4 MIDI音频文件的特征提取 | 第34-35页 |
3.2 音乐的情感特征提取 | 第35-40页 |
3.2.1 音乐情感特征向量 | 第35页 |
3.2.2 音乐旋律的方向性 | 第35-37页 |
3.2.3 音乐音高的平均值 | 第37-38页 |
3.2.4 音乐的进行速度 | 第38页 |
3.2.5 音乐的平均力度 | 第38-39页 |
3.2.6 音乐的音符密度 | 第39-40页 |
3.2.7 音乐音高的稳定性 | 第40页 |
3.3 本章小结 | 第40-42页 |
第4章 基于神经网络建模需求建立情感分类 | 第42-54页 |
4.1 模式识别与神经网络 | 第42-46页 |
4.1.1 模式识别的基本思想 | 第42页 |
4.1.2 神经网络的技术特点 | 第42-43页 |
4.1.3 人工神经网络的要素 | 第43-45页 |
4.1.4 神经网络的神经元模型--BP网络 | 第45-46页 |
4.2 音乐情感的分类 | 第46-49页 |
4.2.1 音乐情感建模 | 第46页 |
4.2.2 Thayer的能量-压力二维模型 | 第46-47页 |
4.2.3 Hevener情感环模型 | 第47-49页 |
4.3 依据BP神经网络建模需求构建新的分类方法 | 第49-53页 |
4.3.1 情感模型的选择 | 第49页 |
4.3.2 Thayer的能量-压力二维模型的缺陷 | 第49页 |
4.3.3 Hevner情感环模型的缺陷 | 第49-50页 |
4.3.4 构建新的分类方法 | 第50-53页 |
4.4 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 实验结果及数据分析 | 第54-64页 |
5.1 提取音乐特征建立样本库 | 第54-56页 |
5.1.1 提取MIDI音频格式的音乐特征软件--Max/MSP | 第54-55页 |
5.1.2 提取MIDI音频格式的音乐特征过程 | 第55-56页 |
5.2 人工标注情感分类 | 第56-58页 |
5.2.1 新建情感分类 | 第56-57页 |
5.2.2 人工标注情感分类 | 第57-58页 |
5.3 BP神经网络构建与训练 | 第58-60页 |
5.3.1 构建目标网络 | 第58-59页 |
5.3.2 确定网络结构、训练并验证收敛 | 第59-60页 |
5.4 对已知情感的脑电音乐进行验证 | 第60-63页 |
5.4.1 睡眠阶段的脑电情绪 | 第60-61页 |
5.4.2 验证睡眠阶段的脑电音乐 | 第61-63页 |
5.5 本章小结 | 第63-64页 |
第6章 结论与展望 | 第64-65页 |
6.1 结论 | 第64页 |
6.2 进一步工作的方向 | 第64-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-67页 |