基于生理信号的负面情感识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状分析 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 生理信号情感识别实验设计 | 第15-29页 |
| ·国际情感生理数据库 | 第15-20页 |
| ·MIT情感生理数据库 | 第16-18页 |
| ·德国Augsburg大学情感生理数据库 | 第18-19页 |
| ·情感生理数据库分析 | 第19-20页 |
| ·负面情感的诱发 | 第20-21页 |
| ·被试 | 第20页 |
| ·情感诱发素材 | 第20-21页 |
| ·情感生理信号12 | 第21-25页 |
| ·心电信号的生理基础 | 第21-23页 |
| ·心电信号的特点 | 第23-24页 |
| ·肌电信号的生理基础 | 第24-25页 |
| ·肌电信号的特点 | 第25页 |
| ·实验仪器与测量方法 | 第25-27页 |
| ·BiopacMP150参数 | 第25-26页 |
| ·测量方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 生理信号特征提取 | 第29-35页 |
| ·生理信号预处理 | 第29-31页 |
| ·小波去噪原理 | 第29-30页 |
| ·选取阈值函数与小波函数 | 第30-31页 |
| ·生理信号特征提取 | 第31-34页 |
| ·小波变换 | 第32页 |
| ·连续小波变换 | 第32-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 面向负面情绪的情感识别 | 第35-45页 |
| ·支持向量机 | 第35-41页 |
| ·结构风险最小化 | 第35-37页 |
| ·最优分类面 | 第37-38页 |
| ·广义最优分类面 | 第38页 |
| ·核函数的引入 | 第38-41页 |
| ·交叉验证寻优法 | 第41-42页 |
| ·基于遗传算法的寻优 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第45-60页 |
| ·实验数据 | 第45-46页 |
| ·数据处理 | 第46-58页 |
| ·数据预处理 | 第46-47页 |
| ·心电信号特征提取 | 第47-50页 |
| ·肌电信号特征提取 | 第50-52页 |
| ·特征融合 | 第52-54页 |
| ·交叉寻优的SVM特征分类 | 第54-56页 |
| ·GA-SVM特征分类 | 第56-58页 |
| ·结果分析与讨论 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
