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摘 要:本发明提供了一种基于脑网络和多尺度排列熵的脑电信号情绪识别方法,对获取的脑电信号去除伪迹并进行降采样;对降采样的脑电信号利用小波包变换进行分解,根据分解结果,采用互信息与最小生成树构建脑网络,提取脑网络特征;对降采样的脑电信号采用快速变分模态分解与小波包变换进行模态和频带分解,利用遗传算法优化多尺度排列熵的参数选择,得到非线性多尺度排列熵特征;将提取出的脑网络特征与非线性多尺度排列熵特征进行特征的融合,得到融合后的特征向量;根据融合后的特征向量和随机森林分类模型,得到情绪状态识别结果;本发明结合脑网络特征与多尺度排列熵的融合,提高了脑电信号情绪识别的速度和精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111553251.9 | 专利名称: | 基于脑网络和多尺度排列熵的脑电信号情绪识别方法 |
申请日: | 2021-12-17 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市历下区文化东路88号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 脑科学 脑电信号识别搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114429174A | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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日期 | 法律信息 | 备注 |