| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与不足 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容及创新点 | 第11页 |
| ·论文的结构 | 第11-13页 |
| 第二章 情感心电信号样本库的建立及心电、HRV信号的提取 | 第13-23页 |
| ·情感心电信号数据样本库的建立 | 第13-15页 |
| ·情感诱发实验方案的设计 | 第13页 |
| ·实验仪器以及情感心电信号的采集 | 第13-14页 |
| ·情感心电信号数据样本库的建立 | 第14-15页 |
| ·心电信号的特点以及其噪声干扰 | 第15-17页 |
| ·心电信号的特点 | 第15-16页 |
| ·心电信号的噪声干扰 | 第16-17页 |
| ·心电信号的去噪处理以及P-QRS-T波检测 | 第17-20页 |
| ·小波变换理论 | 第17-19页 |
| ·心电信号的去噪处理及P-QRS-T波检测 | 第19-20页 |
| ·HRV信号的提取 | 第20-23页 |
| 第三章 两类情感识别中心电与HRV信号散点图、频谱特征的非线性分析 | 第23-31页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·心电信号QT间期对RR间期(QT-RR间期)散点图分析 | 第23-25页 |
| ·心电信号的频谱特征的非线性分析 | 第25-27页 |
| ·HRV的Poincare截面图非线性分析 | 第27-29页 |
| ·对比统计特征的识别效果分析 | 第29-31页 |
| 第四章 情感识别中HRV信号的非线性特征参数估算方法以及SVM的介绍 | 第31-43页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·相空间重构 | 第32-34页 |
| ·相空间重构的定义 | 第32页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第32-33页 |
| ·用互信息法确定延迟时间 | 第33-34页 |
| ·Lempel-ziv复杂度算法介绍及计算方法 | 第34-35页 |
| ·近似熵(ApEn)算法介绍及计算方法 | 第35-36页 |
| ·最大Lyapunov指数算法介绍及计算方法 | 第36-37页 |
| ·Kolmogorov熵算法介绍及计算方法 | 第37-38页 |
| ·基于支持向量机(SVM)的分类原理介绍 | 第38-43页 |
| 第五章 非线性特征参数用于HRV情感识别的结果分析 | 第43-67页 |
| ·概述 | 第43页 |
| ·相空间重构以及参数的选定 | 第43-44页 |
| ·基于Lempel-ziv复杂度的情感识别分析 | 第44-46页 |
| ·基于近似熵(ApEn)的情感识别结果分析 | 第46-48页 |
| ·基于最大Lyapunov指数的情感识别结果分析 | 第48-50页 |
| ·基于Kolmogorov熵的情感识别结果分析 | 第50-52页 |
| ·基于SVM的情感分类识别分析结果 | 第52-67页 |
| ·一对一识别效果 | 第52-62页 |
| ·一对多识别效果 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间所参与的基金项目 | 第77页 |
