基于混沌理论的多生理信号特征提取与情绪分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·多生理信号情绪分析的目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究概况 | 第9页 |
| ·国内研究概况 | 第9-10页 |
| ·本文的具体工作与内容安排 | 第10-11页 |
| 第2章 混沌理论及混沌特征参量 | 第11-15页 |
| ·混沌的定义 | 第11-12页 |
| ·混沌特征参量 | 第12-14页 |
| ·最大Lyapunov指数 | 第12页 |
| ·关联维数 | 第12-13页 |
| ·近似熵 | 第13页 |
| ·复杂度 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第3章 情绪与生理信号的基本分析 | 第15-21页 |
| ·情绪的定义 | 第15页 |
| ·情绪的分类 | 第15-17页 |
| ·基本情绪与离散类型 | 第15-16页 |
| ·情感空间与连续维 | 第16-17页 |
| ·与情绪相关的几种典型生理信号 | 第17-18页 |
| ·心电信号(ECG) | 第17页 |
| ·肌电信号(EMG) | 第17页 |
| ·呼吸信号(RSP) | 第17-18页 |
| ·皮电信号(SC) | 第18页 |
| ·生理信号时域和频域分析 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第4章 多生理信号的混沌特征提取 | 第21-36页 |
| ·生理信号实验数据说明 | 第21页 |
| ·生理信号的非平稳特征分析 | 第21-24页 |
| ·游程检验法 | 第22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-24页 |
| ·生理信号的相空间重构 | 第24-26页 |
| ·C-C算法 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-26页 |
| ·生理信号的最大LYAPUNOV指数的求取 | 第26-28页 |
| ·最大Lyapunov指数——Wolf法 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-28页 |
| ·生理信号的关联维数的求取 | 第28-30页 |
| ·关联维数——G-P算法 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-30页 |
| ·生理信号的近似熵的求取 | 第30-32页 |
| ·近似熵的求取 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-32页 |
| ·生理信号的复杂度的求取 | 第32-34页 |
| ·L-Z复杂度 | 第32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·混沌特征的特征矩阵 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第5章 基于决策树的多生理信号情绪分析 | 第36-45页 |
| ·分类器的选择 | 第36页 |
| ·决策树算法 | 第36-39页 |
| ·决策树算法原理 | 第37-38页 |
| ·决策树算法流程 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·实验结果 | 第40-43页 |
| ·与Augsburg大学结果对比 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第6章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |
| 硕士期间取得的成果 | 第49页 |
