[发明专利]基于双树复小波的脑电信号情绪识别特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于双树复小波的脑电信号情绪识别研究方法。主要采用了双树复小波变换的分解和重构来计算脑电信号不同波段的相位信息和样本熵值，并把这两种特征作为不同情绪的特征向量输入到SVM分类器中，有效的识别平静，高兴，悲伤三种情绪。结果表明双树复小波变换可以有效的克服离散小波变换的抗混叠性差，平移敏感性等缺点，提取的特征向量有较好的分类识别结果。这为后续研究脑电信号的情绪识别提供了新的思路。

主权项

一种基于双树复小波的脑电信号情绪识别特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1).脑电信号采集，采用Neuroscan设备采集原始脑电信号；步骤2).脑电信号的预处理，对步骤1采集到的脑电信号进行预处理，以减少眼电和肌电的干扰，提高分类识别率。预处理主要包括截取情绪的有效数据，降低采样率，去除基线数据；步骤3).对预处理后的信号进行双树复小波分解和重构，获得特定频段的脑电信号；步骤4).重构出β波段的信号，计算其解卷绕之后的相位信息；步骤5).重构后获得不同频段的信号，求其样本熵平均值；步骤6).把信号的相位信息和样本熵作为特征向量输入到SVM中进行分类。