基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状与存在的问题 | 第9-10页 |
| ·论文的具体工作及内容安排 | 第10-11页 |
| ·论文主要创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 呼吸信号采集 | 第12-18页 |
| ·呼吸信号介绍 | 第12-13页 |
| ·呼吸信号采集 | 第13-16页 |
| ·小结 | 第16-18页 |
| 第3章 呼吸信号特征提取 | 第18-26页 |
| ·信号预处理 | 第18-19页 |
| ·下采样 | 第18页 |
| ·滤波处理 | 第18-19页 |
| ·数据归一化 | 第19页 |
| ·统计特征提取 | 第19-21页 |
| ·统计特征提取方法 | 第20页 |
| ·统计特征 | 第20-21页 |
| ·小波特征提取 | 第21-25页 |
| ·小波变换理论 | 第21-23页 |
| ·小波特征 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第4章 特征选择优化算法及分类器设计 | 第26-40页 |
| ·序列后向选择算法 | 第26-27页 |
| ·蚁群优化算法及其改进算法 | 第27-33页 |
| ·蚂蚁系统简介 | 第27-29页 |
| ·蚁群算法简介 | 第29-30页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第30-31页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第31-33页 |
| ·分类器设计 | 第33-38页 |
| ·设计线性分类器的主要步骤 | 第33-34页 |
| ·K近邻分类器设计 | 第34-36页 |
| ·Fisher分类器设计 | 第36-38页 |
| ·基于蚁群算法的特征选择及分类过程 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第5章 情感识别实验结果与分析 | 第40-50页 |
| ·呼吸信号的情感识别 | 第40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-43页 |
| ·后向选择算法情感识别结果及分析 | 第41页 |
| ·基本蚁群算法情感识别结果及分析 | 第41-42页 |
| ·最大最小蚂蚁算法情感识别结果及分析 | 第42页 |
| ·改进的算法情感识别结果及分析 | 第42-43页 |
| ·情感选择方法对比分析 | 第43-44页 |
| ·情感特征分析及最优特征组合 | 第44-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 研究生期间研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |
