| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 情感识别的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于生物信号的情感识别 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于生物信号的压力检测与识别 | 第11-12页 |
| 1.3 基于HRV识别压力的可行性 | 第12-13页 |
| 1.3.3 HRV及其生理意义 | 第12-13页 |
| 1.3.4 基于HRV的压力检测与识别 | 第13页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 心电信号采集与HRV参数 | 第15-25页 |
| 2.1 压力诱发 | 第15-18页 |
| 2.1.1 压力的诱发对象与平台 | 第15-16页 |
| 2.1.2 压力的诱发方法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 压力的标签评定 | 第17-18页 |
| 2.2 心电信号采集与处理 | 第18-19页 |
| 2.2.1 数据采集流程 | 第18-19页 |
| 2.2.2 去噪方法与R波检测 | 第19页 |
| 2.3 HRV分析方法与参数 | 第19-23页 |
| 2.3.1 HRV时域参数 | 第20页 |
| 2.3.2 HRV频域参数 | 第20-21页 |
| 2.3.3 HRV非线性域参数 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 用于描述压力状态的HRV特征规则提取与优化 | 第25-40页 |
| 3.1 规则提取 | 第25-29页 |
| 3.1.1 基于CART算法的决策树构建 | 第25-27页 |
| 3.1.2 规则提取算法 | 第27-29页 |
| 3.2 规则优化 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于剪枝的规则优化 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于REP剪枝的规则优化 | 第30-31页 |
| 3.3 规则识别的评价标准 | 第31页 |
| 3.4 实验 | 第31-39页 |
| 3.4.1 规则提取实验 | 第31-35页 |
| 3.4.2 规则优化实验 | 第35-37页 |
| 3.4.3 规则优化前后结论分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进的描述压力的HRV特征规则提取与优化 | 第40-54页 |
| 4.1 基于两个阈值的HRV参数离散 | 第40-42页 |
| 4.1.1 基于四分点离散HRV参数 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于正态分布离散HRV参数 | 第41-42页 |
| 4.2 规则提取和优化 | 第42-43页 |
| 4.2.1 构建决策树 | 第42页 |
| 4.2.2 规则提取算法和评价 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于REP剪枝的规则优化 | 第43页 |
| 4.3 实验 | 第43-53页 |
| 4.3.1 实验数据和实验方案 | 第43页 |
| 4.3.2 规则提取实验 | 第43-47页 |
| 4.3.3 规则优化实验 | 第47-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |