| 基于EEMD和LeNet-5的腦電信號情緒識別 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：1019 K | |
| 標簽： EEG EEMD LeNet-5 | |
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| 文檔介紹：隨著科學技術的進步，人們對情緒這一概念有了全新的認識，從過去認為情緒來源于“心”逐漸發展到了當下普遍認為情緒來源于“腦”。針對腦電信號所具有的諸多特性，首先通過去除心電、肌電噪聲，濾波提取腦電信號中的有用波段；再利用集合經驗模態分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)對腦電信號進行特征提取，利用提取特征通過空間插值法繪制腦電地形圖；接著利用LeNet-5算法開展具體情緒識別，并建立模型。最終通過不斷地改進模型，顯著提高了情緒識別準確率，準確率最高可達80.1%。 | |
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