基于小波神经网络的情感识别：表面肌电信号分析

"这篇论文‘Emotion Recognition from Surface EMG Signal Using Wavelet Transform and Neural Network’由程波和刘光远撰写，主要探讨了利用小波变换和神经网络技术从表面肌电图（Surface EMG）信号中识别情绪状态的问题。在情感计算领域，情绪识别是一个核心议题。由于表面肌电信号的非平稳特性，研究者采用了小波变换方法对这类信号进行深度分析。 论文中，首先应用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）对表面肌电信号进行分解，选取每一层小波系数的最大值和最小值作为特征。这些提取出的小波系数的极值随后输入到经过Levenberg-Marquardt算法优化的反向传播（BP）神经网络中，用于情绪识别。实验结果证明，该方法能有效识别四种基本情绪状态：快乐、愤怒、悲伤和愉快，并在情绪识别的实际应用中展现出巨大潜力。 关键词包括：情感计算、情绪识别、小波变换、BP神经网络以及EMG。" 这篇研究论文主要涉及以下知识点： 1. **情感计算（Affective Computing）**：情感计算是计算机科学的一个分支，旨在开发能够理解和响应人类情感的系统。它是人工智能与认知科学、心理学等多学科交叉的领域。 2. **表面肌电图（Surface EMG）**：是一种无创性的生物信号测量技术，用于记录肌肉活动时产生的微弱电信号。它在医疗诊断、康复治疗和人机交互等领域有广泛应用。 3. **小波变换（Wavelet Transform）**：小波分析是一种数学工具，能处理非平稳信号，通过不同尺度和位置的小波函数对信号进行多分辨率分析，提取信号的关键特征。 4. **离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）**：是小波变换的一种实用形式，适用于数字信号处理。在本研究中，DWT被用来分解表面肌电信号，以提取其不稳定特征。 5. **反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BPNN）**：是一种广泛使用的多层前馈神经网络，通过反向传播误差来调整权重，优化模型性能。 6. **Levenberg-Marquardt算法**：是优化算法的一种，常用于非线性最小二乘问题，结合了梯度下降法和牛顿法的优点，既能快速收敛又避免陷入局部极小值。 7. **情绪识别**：是指通过各种生理信号、面部表情、语言等信息，判断个体的情绪状态。在这篇论文中，特定的情绪如快乐、愤怒、悲伤和愉快通过EMG信号和神经网络模型得以识别。 8. **实验评估**：论文中提到的实验结果验证了所提出方法的有效性，表明这种方法在实际应用中对于情绪识别具有较高的准确性和实用性。 这篇论文的研究工作集中在利用高级信号处理技术（小波变换）和机器学习模型（BP神经网络）来解决生物信号（表面肌电图）中的情感识别问题，为情感计算领域提供了新的研究思路和方法。