基于时频域特征和SVM的DEAP脑电信号情感识别

资源摘要信息:"本文介绍了一种基于时频域特征分析和SVM分类器的脑电信号情感状态识别方法，主要目的是通过处理脑电信号来识别个体的情感状态。情感状态通常可以被归类为效价（愉悦度）和觉醒（激活度）两个维度，而本文所提出的模型则是在这两维度上进行四分类：高愉悦高激活、高愉悦低激活、低愉悦高激活和低愉悦低激活。 方法的核心步骤包括： 1. 使用Box-and-whisker plot（箱线图）来选择最佳的特征。箱线图是一种用于展示数据分布情况的图表，能够帮助我们识别和过滤异常值，以及确定数据的中位数、四分位数和极端值，从而选取对情绪识别最有价值的特征。 2. 应用快速傅里叶变换（FFT）将时间域内的脑电信号样本转换到频域。FFT是一种高效的算法，能够将信号从时域分解为不同频率的成分，从而分析信号的频率内容。这对于研究情绪识别中的频率特征尤为重要。 3. 在频域中提取α、β和θ频带的特征。这些频带与情绪识别紧密相关，α波通常与放松状态相关，β波与警觉和紧张状态相关，而θ波则与深度冥想和半睡眠状态相关。 4. 对提取的频带进行平均，并计算统计特征。这一步骤是为了进一步降低特征空间的维度，简化模型的复杂度，同时提取出有助于情感分类的关键信息。 5. 特征缩放。为了保证不同量纲的特征对模型的影响是公平的，需要对特征进行标准化或归一化处理。 6. 将处理后的特征输入到支持向量机（SVM）分类器中进行情感状态的分类。SVM是一种强大的监督学习模型，它在高维空间中寻找一个超平面来区分不同类别的数据。本文中，SVM分类器被用来处理脑电信号特征，并输出情感状态的分类结果。 本文所使用的DEAP数据集包含32名不同性别和年龄组的参与者的脑电信号数据，这些数据经过预处理后用于模型的训练和测试。 实验结果表明，本文提出的方法在测试数据集上的准确率高达92.36%，并且与现有方法相比，具有更高的准确性。文章还指出，使用偏度、峰度和波熵特征在预测情绪方面具有较好的效果。 涉及的关键词包括“支持向量机”、“matlab”、“机器学习”、“脑电情绪识别”和“DEAP”，这些均是该研究领域中的重要概念和工具。" 本论文加源码文件的文件名称为“（论文加源码）基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别（matlab代码）（四分类）”，其中包含了完成上述方法所需的详细代码实现和相关的论文资料，是研究和开发基于脑电信号的情感识别系统的重要资源。