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摘 要:本发明公开了一种基于多尺度分析和集成树模型的脑电情感分类方法及系统,该方法及系统,首先需对脑电信号进行预处理,并采用变分模态分解算法对预处理后的信号进行多尺度分解,得到若干个不同尺度的IMF分量;然后,针对所选择的的IMF分量构建情感特征集;最后,采用Xgboost算法将情感特征集中的特征进行筛选,得到性能较好的特征子集,并将所述特征子集输入到集成树Xgboost分类模型中,进行脑电情感分类;本发明的优势在于克服脑电信号的不稳定性和非线性对情感识别带来的影响,提取出脑电信号的局部特征,使得脑电信号的模式信息得到更加好的表征;克服不同人之间的差异性导致的分布复杂性带来的影响。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910544227.5 | 专利名称: | 基于多尺度分析和集成树模型的脑电情感分类方法及系统 |
申请日: | 2019-06-21 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2431搜分类 脑电 情感搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110472649B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |