【摘 要】
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为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法。采用单熵
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871433),广东省优秀青年教师培养计划资助项目(YQ2015046),广州市珠江科技新星资助项目(201610010199)
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为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法。采用单熵(近似熵(Approximate Entropy,ApEn)、排列熵(Permutation Entropy,PeEn)和奇异值分解熵(Singular value decomposition Entropy,SvdEn))以及其组合熵特征,分别在DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感识别实验。实验结果表明,采用
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