| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第17-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第18-21页 |
| 第2章 情感识别基础 | 第21-39页 |
| 2.1 脉搏波介绍 | 第21-25页 |
| 2.1.1 脉搏波的产生与意义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 脉搏波检测 | 第22-23页 |
| 2.1.3 脉搏波波形分析 | 第23-25页 |
| 2.2 情感分类 | 第25-28页 |
| 2.2.1 情感与生理的关系 | 第25-27页 |
| 2.2.2 情感与中值价值率 | 第27页 |
| 2.2.3 情感的数学描述 | 第27-28页 |
| 2.3 小波变换理论 | 第28-31页 |
| 2.3.1 小波变换基本原理 | 第28-30页 |
| 2.3.2 多分辨率分析 | 第30页 |
| 2.3.3 小波变换流程 | 第30-31页 |
| 2.4 支持向量机 | 第31-37页 |
| 2.4.1 支持向量机基础 | 第31-32页 |
| 2.4.2 从线性可分SVM到非线性可分SVM | 第32-37页 |
| 2.5 情感识别数据库介绍 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 脉搏信号的特征提取 | 第39-55页 |
| 3.1 脉搏波数据去噪 | 第39-43页 |
| 3.1.1 脉搏波的特点 | 第39页 |
| 3.1.2 小波变换去噪 | 第39-43页 |
| 3.2 特征提取 | 第43-53页 |
| 3.2.1 脉搏波关键点检测 | 第43-48页 |
| 3.2.2 脉搏波分段 | 第48-49页 |
| 3.2.3 脉搏波特征提取 | 第49-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 情感识别脉搏特征分类 | 第55-69页 |
| 4.1 支持向量机多分类算法 | 第55-56页 |
| 4.1.1 一对一算法（one against one） | 第55-56页 |
| 4.1.2 一对多算法（one against all） | 第56页 |
| 4.2 层次支持向量机模型 | 第56-61页 |
| 4.2.1 层次支持向量机算法 | 第57-58页 |
| 4.2.2 层次支持向量机训练过程 | 第58-60页 |
| 4.2.3 层次支持向量机分类过程 | 第60-61页 |
| 4.3 层次支持向量机特征分类 | 第61-63页 |
| 4.3.1 二维情感模型 | 第61页 |
| 4.3.2 层次结构设计 | 第61-63页 |
| 4.3.3 算法设计与分类应用 | 第63页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第63-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简介及科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |