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一种基于脑网络和矩阵学习的脑电情绪识别方法
发布时间: 2023-06-19
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利,新技术
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明涉及一种基于脑网络和矩阵学习的脑电情绪识别方法，包括：获取受试者的EEG数据集，利用小波包变换将EEG数据重构后划分到N个子频带，根据每个子频带中不同大脑区域在情绪波动时的EEG重构数据，利用希尔伯特变换计算每个子频带中不同大脑区域EEG重构数据之间的锁相值，根据每个子频带中不同大脑区域EEG重构数据之间的锁相值创建每个子频带对应的脑功能连接性矩阵；
成果亮点
采用N个分类器构建集成学习分类模型，并对集成学习分类模型进行训练；采用训练后的集成学习分类模型对N个子频带对应的大脑功能连接性矩阵对应特征集进行识别，获取分类结果，得到脑电情绪分类结果，该方法可以提取丰富的脑网络特征信息，进一步提高脑电情绪识别的准确性。
团队介绍
刘柯，黄玉柱
成果资料
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