基于人工神经网络的多生理信号情绪识别系统设计与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 第一节 引言 | 第12-13页 |
| 第二节 课题研究的目的与意义 | 第13-16页 |
| 第三节 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 一、基于生理信号情绪识别的研究现状 | 第16-18页 |
| 二、基于生理信号情绪识别的应用现状 | 第18-20页 |
| 第四节 研究内容及总体思路 | 第20-22页 |
| 一、研究内容及主要工作介绍 | 第20页 |
| 二、论文总体思路 | 第20-22页 |
| 第二章 基于生理信号的情绪识别基础理论 | 第22-38页 |
| 第一节 情绪的定义 | 第22-23页 |
| 第二节 情绪的分类 | 第23-29页 |
| 一、基本情绪分类理论 | 第24-25页 |
| 二、多维度情绪分类理论 | 第25-27页 |
| 三、其它情绪分类理论 | 第27-28页 |
| 四、本研究中选用的情绪状态类型 | 第28-29页 |
| 第三节 情绪的诱发 | 第29-31页 |
| 一、材料诱发 | 第29-31页 |
| 二、情境诱发 | 第31页 |
| 三、本研究使用的情绪诱发材料 | 第31页 |
| 第四节 情绪识别相关的生理信号理论基础 | 第31-38页 |
| 一、皮肤电信号 | 第32-33页 |
| 二、呼吸信号 | 第33-35页 |
| 三、皮肤温度信号 | 第35-36页 |
| 四、脉搏信号 | 第36-37页 |
| 五、本研究中用于情绪识别的生理信号特征参数 | 第37-38页 |
| 第三章 人体生理信号测量平台 | 第38-75页 |
| 第一节 硬件设计 | 第38-56页 |
| 一、总体方案 | 第38-39页 |
| 二、数据采集模块 | 第39-46页 |
| 三、信号处理模块 | 第46-56页 |
| 四、硬件电路实物图 | 第56页 |
| 第二节 软件设计 | 第56-75页 |
| 一、上位机软件的总体框架 | 第56-58页 |
| 二、数据通信模块 | 第58-59页 |
| 三、生理信号特征参数提取模块 | 第59-68页 |
| 四、信号波形显示模块 | 第68-70页 |
| 五、用户数据库模块 | 第70-71页 |
| 六、软件界面 | 第71-75页 |
| 第四章 基于BP神经网络模型的情绪识别平台设计 | 第75-104页 |
| 第一节 神经网络基础理论 | 第75-79页 |
| 一、神经网络简介 | 第75页 |
| 二、神经元模型 | 第75-78页 |
| 三、神经网络的学习 | 第78-79页 |
| 四、神经网络的特点 | 第79页 |
| 第二节 BP神经网络 | 第79-86页 |
| 一、BP神经网络的结构 | 第80-81页 |
| 二、BP神经网络的算法 | 第81-86页 |
| 第三节 BP神经网络模型的设计与实现 | 第86-96页 |
| 一、BP神经网络模型的设计 | 第86-88页 |
| 二、BP神经网络参数设计 | 第88-91页 |
| 三、基于Matlab的BP神经网络模型实现 | 第91-96页 |
| 第四节 情绪识别平台 | 第96-104页 |
| 一、总体设计方案 | 第96-97页 |
| 二、功能实现 | 第97-104页 |
| 第五章 情绪识别系统的验证性实验 | 第104-115页 |
| 第一节 实验方案 | 第104-107页 |
| 一、实验材料 | 第104-105页 |
| 二、实验环境及设备 | 第105页 |
| 三、实验对象 | 第105页 |
| 四、实验流程 | 第105-107页 |
| 第二节 实验结果与分析 | 第107-114页 |
| 一、生理信号特征参数样本 | 第107-108页 |
| 二、情绪识别结果与分析 | 第108-114页 |
| 第三节 实验结论 | 第114-115页 |
| 第六章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 第一节 研究总结 | 第115-116页 |
| 第二节 后续研究展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-121页 |
| 后记 | 第121页 |
