基于EEG信号的情绪分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·基于EEG信号的情绪分类研究系统 | 第11-17页 |
| ·情绪刺激与诱导 | 第12-13页 |
| ·情绪信号获取 | 第13页 |
| ·EEG信号特征提取 | 第13-15页 |
| ·基于EEG信号特征的情绪分类 | 第15-16页 |
| ·基本情绪类型 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·情绪分类研究对人工智能的意义 | 第17页 |
| ·情绪分类研究对BCI的意义 | 第17页 |
| ·情绪分类研究的现实意义 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18页 |
| ·本文结构 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第2章 情绪信息采集系统 | 第20-28页 |
| ·多生理信息同步采集平台 | 第20-21页 |
| ·脑电信号采集子系统 | 第21-26页 |
| ·Neuroscan脑电仪 | 第21-23页 |
| ·Stim软件 | 第23页 |
| ·Scan4.5软件 | 第23-26页 |
| ·脑电数据库 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 刺激诱导情绪与脑电采集研究 | 第28-37页 |
| ·刺激图片的选择 | 第28-33页 |
| ·基本思想 | 第28页 |
| ·图片收集 | 第28-29页 |
| ·问卷调查 | 第29-30页 |
| ·统计结果分析 | 第30-33页 |
| ·情绪图片库建设 | 第33页 |
| ·刺激文件设计 | 第33-34页 |
| ·脑电信息采集 | 第34-36页 |
| ·被试者情况 | 第34页 |
| ·实验环境 | 第34-35页 |
| ·数据采集 | 第35-36页 |
| ·实验反馈 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 EEG数据预处理与特征提取 | 第37-44页 |
| ·数据预处理 | 第37-39页 |
| ·脑电预览 | 第37页 |
| ·眼电伪迹去除 | 第37-38页 |
| ·数字滤波 | 第38页 |
| ·基线校正 | 第38页 |
| ·其它伪迹去除 | 第38-39页 |
| ·短时傅里叶变换(STFT) | 第39-41页 |
| ·基本原理 | 第39-40页 |
| ·窗函数的选取 | 第40-41页 |
| ·基于STFT的特征提取 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 EEG数据降维与分类 | 第44-50页 |
| ·基于SVM特征分类 | 第44-47页 |
| ·基本原理 | 第44-46页 |
| ·核函数选择 | 第46-47页 |
| ·基于PCA数据降维 | 第47-49页 |
| ·基本原理 | 第47-48页 |
| ·分类结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 读研期间参与的项目和发表的论文 | 第55页 |
