利用希尔伯特变换实现脑电信号情绪识别技术研究

资源摘要信息:"本资源是一个完整的文凭论文项目，研究主题是利用MATLAB的希尔伯特变换代码识别情绪。项目内容涵盖了从脑电信号中提取特征、选择功能以及分类识别情绪的过程。文稿中的描述提到了相关的五个阶段，涉及了大量专门的信号处理和机器学习方法。 知识一：希尔伯特变换 希尔伯特变换是一种数学变换，广泛应用于信号处理中提取信号的瞬时特性。在本项目中，它被用于处理脑电信号，以帮助提取时频域特征，从而用于识别情绪。具体来说，希尔伯特变换能够将信号转换为解析信号，通过解析信号可以得到信号的包络和相位信息，这对于分析非平稳信号尤其重要。 知识二：特征提取 特征提取是信号处理中至关重要的一个步骤，它将原始信号转化为能够代表信号特征的数值形式。本项目将脑电信号分成时域特征、频域特征以及时频域特征三个类别进行提取。时域特征包含了信号统计和Hjorth特征等，频域特征使用了短时傅里叶变换(STFT)和高阶谱分析等方法，时频域特征则利用了希尔伯特-黄变换和离散小波变换等手段。此外，还考虑了电极组合功能，如比例和差分对称，来增加特征的多样性。 知识三：功能选择 功能选择阶段的目的是挑选出最能代表情绪变化的特征子集。该项目使用了五种不同的选择方法：ReliefF、科恩的f2、最小冗余最大相关性、基于快速相关性的滤波器和无限特征选择。每种方法都有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体数据集和任务进行选择。 知识四：分类器 分类器是识别和预测情绪的关键部分。项目中采用了四种离散分类器和一种神经网络。QDA（二次判别分析）是一种基于统计的分类方法，知识网络可能指的是基于规则的推理系统，支持向量机(SVM)是一种常用的监督学习模型，用于分类和回归分析。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类和回归。最后，深度信念网络(DBN)属于深度学习模型，它能够通过预训练来学习数据的高级特征表示，从而用于复杂的数据分析和预测。 知识五：Matlab的应用 Matlab是一种强大的数学计算和仿真软件，它提供了丰富的工具箱和函数库，使得信号处理、数据分析和机器学习等任务变得更加简单。在本项目中，Matlab不仅用于编写希尔伯特变换代码，还用于实现特征提取、功能选择和分类的整个流程。Matlab的优势在于其直观的编程方式和强大的后处理能力，使得研究者能够快速实现算法并进行结果分析。 总结而言，这份文凭论文项目集成了多个领域的知识，展示了如何通过MATLAB来处理脑电信号，并应用先进的信号处理技术、功能选择方法和机器学习算法来识别情绪。这个项目不仅涉及了复杂的理论知识，也体现了实际工程应用中的问题解决能力。"