基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究
陆苗
邹俊忠
张见
肖姝源
卫作臣
1.华东理工大学,上海,2002372.华东理工大学,上海,2002373.华东理工大学,上海,2002374.华东理工大学,上海,2002375.华东理工大学,上海,200237
摘要：为提高脑电信号情感识别分类准确率,结合经验模态(EMD)分解和能量熵提出一种新的脑电特征提取方法.本研究主要介绍了EMD分解的基本原理,分析了传统EMD算法中的“端点效应”,采用分段幂函数插值算法改善了EMD分解的精度和性能,然后将改进后的算法应用到脑电信号特征提取,获取脑电信号的IMF分量后计算出IMF能量熵作为情感识别的特征,最后通过分类实验对比改进后的EMD算法和传统EMD算法对脑电情感特征的分类准确率.实验结果显示改进的EMD算法能使识别率提高15％左右,并且以IMF能量熵为特征的平均识别率在80％以上,实验结果表明将IMF能量熵用于脑电信号情感识别是可行的.
关键词：经验模态分解端点效应分段幂函数插值能量熵情感识别
分类号：TP18(自动化基础理论)R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61071085)上海市科委科技创新行动计划(12DZ1940903)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 71-74,80 )
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