【摘 要】
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为探究不同情绪下的自主神经系统的特征变化,本研究基于心率变异性的特征信息研究了不同情绪的分类识别。采集了恬静、气愤、悲伤、恐惧、厌恶、平静、惊奇、搞笑等八种情绪
【机 构】
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天津工业大学生命科学学院,天津市光电检测技术与系统重点实验室
【基金项目】
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天津市教委科研计划项目(2019KJ023)
论文部分内容阅读
为探究不同情绪下的自主神经系统的特征变化,本研究基于心率变异性的特征信息研究了不同情绪的分类识别。采集了恬静、气愤、悲伤、恐惧、厌恶、平静、惊奇、搞笑等八种情绪的心电信号,采用小波变换去除噪声干扰,提取了心率变异性的时域、频域等特征参数,并利用支持向量机算法实现了情绪分类。结果表明,本研究方法对于情绪识别具有较高准确性,通过优化支持向量机的参数,对于不同情绪的识别精度可达到60%~75%。基于心率变异性的特征信息进行多种情绪的分类识别方法在影片的测评、培训效果评价等方面具有重要意义。
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