基于BPSO的生理信号的情感状态识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·本文的具体工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 情感识别方法及基于生理信号的特征选择方法 | 第17-31页 |
| ·情感状态分类 | 第17-19页 |
| ·基本情感与离散类别 | 第17-18页 |
| ·情感空间和连续维 | 第18-19页 |
| ·情感状态识别方法 | 第19-22页 |
| ·面部表情识别 | 第19-20页 |
| ·姿态表情识别 | 第20-21页 |
| ·语音情感识别 | 第21页 |
| ·生理模式识别 | 第21-22页 |
| ·几种生理信号的基础知识 | 第22-28页 |
| ·皮肤电反应 | 第23-24页 |
| ·肌电图 | 第24-25页 |
| ·呼吸信号 | 第25-26页 |
| ·心电信号 | 第26-28页 |
| ·已有的情感生理信号特征选择方法 | 第28-31页 |
| 第三章 基于BPSO的特征选择算法及情感特征分析 | 第31-51页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第31-34页 |
| ·基本粒子群算法原理 | 第31-33页 |
| ·粒子群算法的基本步骤 | 第33页 |
| ·算法流程及特征 | 第33-34页 |
| ·离散二进制PSO算法 | 第34-35页 |
| ·PSO算法的应用及研究现状 | 第35-36页 |
| ·基于BPSO算法的特征选择方法 | 第36-38页 |
| ·基于BPSO的情感生理模式识别 | 第38页 |
| ·情感生理数据分析 | 第38-39页 |
| ·实验背景 | 第38-39页 |
| ·生理信号的预处理 | 第39页 |
| ·情感特征生成 | 第39-51页 |
| ·皮肤电反应的特征 | 第42-43页 |
| ·肌电信号的特征 | 第43-44页 |
| ·呼吸信号的特征 | 第44-47页 |
| ·心电信号的特征 | 第47-51页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第51-60页 |
| ·基于BPSO方法的识别结果及分析 | 第51-54页 |
| ·基于BPSO的特征选择方法描述 | 第51-52页 |
| ·计算机仿真结果及分析 | 第52-54页 |
| ·基于变异BPSO算法的识别结果及分析 | 第54-58页 |
| ·基于变异BPSO的特征选择方法描述 | 第54-55页 |
| ·计算机仿真结果及分析 | 第55-58页 |
| ·几种不同特征选择方法的识别结果 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间已发表或撰写的论文 | 第69页 |
