[发明专利]一种基于可穿戴设备的情绪识别方法

摘要

本发明一种基于可穿戴设备的情绪识别方法，首先从可穿戴腕带手表中采集的含有噪音的BVP、EDA、SKT信号，利用维纳滤波器对信号进行去噪音处理，得到可靠的包含情绪变化的生理信号。接着使用动态差分阈值从BVP中获取心跳间期变化，进行心率变异性分析。并对BVP进行频域转化，提取含有情绪信息的频域特征。使用巴特沃斯对EDA信号进行分离，提取信号非线性特征。同时对SKT进行时域分析，提取时域特征。通过多维度的信号分析手段，我们提取的特征可以详细地刻画了情绪的变化模式。最后使用SVM算法进行情绪识别使我们的模型具有很好的泛化能力。

主权项

1.一种基于可穿戴设备的情绪识别方法，包括以下步骤：S1：利用可穿戴设备记录情绪变化过程中的生理信号的变化值，所述生理信号包括：光电容积脉搏BVP信号，皮肤电导EDA信号，体表温度SKT信号；S2：对采集的生理信号利用带通滤波器去除信号噪音，同时对信号进行归一化处理，以消除个体差异对信号的影响；S3：从光电容积脉搏BVP信号中提取心率变异性特征；S4：从皮肤电导EDA信号中提取精确刻画情绪变化模式的特征；S5：从体表温度SKT信号中提取信号时域特征，包括均值以及方差；S6：利用提取到的以上特征，采用SFFS+SVM算法进行情绪的分类识别。