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基于等分符号化熵的情感脑电信号分析  
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【英文篇名】 Analysis of emotional EEG signal based on equal symbolic entropy
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 陈萌; 钟宁; 李幼军; 刘岩; 何强;
【英文作者】 Chen Meng; Zhong Ning; Li Youjun; Liu Yan; He Qiang; Brain Intelligence Service Beijing International Science & Technology Cooperation Base; School of Electronic Information & Control Engineering; Beijing University of Technology; Dept.of Science & Technology; North China University of Technology;
【作者单位】 北京工业大学电子信息与控制工程学院脑信息智慧服务北京国际科技合作基地; 北方工业大学科技处;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2018年 07期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 非线性; 脑电; 复杂度; 情感;
【英文关键词】 nonlinear; EEG; complexity; emotion;
【摘要】 如何提取有效的特征一直是情感研究的一个热点。结合脑电信号非线性方法中排列熵计算效率高、样本熵计算准确率高的优点,提出了等分符号化熵(ESE)算法,并试图验证这种新的特征在情感脑电分析中的有效性。该算法在相空间重构前对信号进行等概率符号化处理,用符号矢量的相等计算重构分量比例。仿真结果显示,ESE算法在logistic映射中计算效率与计算准确度均有良好的表现。将ESE算法用于情感脑电信号的分析,结果表明部分脑区可以有效地区分正负性情感,表明此算法可有效地衡量不同类型情感的特征。
【英文摘要】 It's a hotspot in emotional research that how to extract an effective feature. Combining the advantages of the sample entropy algorithm with high accuracy and the permutation entropy algorithm with high accuracy in the nonlinear method of EEG,this paper proposed equal symbolic entropy( ESE) and tried to verify the effectiveness of this new feature in emotional EEG analysis. In this algorithm,the signals were reconstructed with equal probability before the reconstruction of phase space,and the proportion of ...
【基金】 国家“973”计划资助项目(2014CB744600)
【更新日期】 2018-07-10
【分类号】 TN911.6
【正文快照】 0引言情感包含人类对外部世界或自身刺激产生的心理反应,同时也包含这些心理反应带来的生理反应,是一种综合人的行为、感觉以及思维的状态[1]。情感研究应用前景广阔,在人机交互、医疗健康、远程教育等众多领域均有重大的应用价值[2,3]。大脑是人类器官中最为复杂的一部分,它蕴

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