[发明专利]一种基于LightGBM模型的EEG信号情绪识别方法在审
| 申请号： | 202010370752.2 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111528866A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 王晓岸;卢树强;马鹏程 | 申请（专利权）人： | 北京脑陆科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;A61B5/0476 |
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| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LightGBM模型的EEG信号情绪识别方法。本方法包括了特制的EEG信号处理模块、特制的LightGBM模型模块和情绪分类模块三部分。本系统的工作原理为：(1)特制的EEG信号处理模块对EEG信号进行数据预处理和FFT变换得到数据的功率谱密度特征；(2)特制的LightGBM模型模块对数据的功率谱密度特征进行分析和分类；(3)情绪分类模块依据分类后的数据识别出EEG信号表示出的轻松、愉快、恐惧和沮丧四种情绪。本发明实现了基于LightGBM模型来判别EEG信号表示出的情绪，降低了EEG信号情绪识别对数据质量的要求和计算分析成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lightgbm 模型 eeg 信号 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
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