基于近红外光谱技术的情绪识别算法的研究

论文摘要

过去的一个世纪,心理疾病已经严重危害到人类的健康,越来越多的研究者开始致力于心理疾病的诊断和预防。情绪是心理状态的外显特征之一,情绪识别是机器学习技术发展的产物,随着情绪感知智能系统的发展,越来越多的特殊设备得以应用于心理疾病的预测和诊断,为早期诊断和治疗心理疾病提供了技术支持。这些设备中,功能性近红外光谱技术（fNIRS）作为一种非侵入式的的生理信号采集设备,因其抗干扰能力强、安全方便等特点而逐渐被采用。本文研究了基于近红外信号的情绪识别算法,具体研究内容如下:（1）考虑到近红外信号时间分辨率低的特性,设计了基于视频刺激的情绪诱发实验范式,通过fNIRS采集设备采集被试情绪诱发下的近红外信号。（2）由于采集到的原始信号包含被试的生理活动信号和仪器工作产生的噪声,需进行去噪处理。通过带通滤波器去除大部分噪声,但部分噪声会与有用的脑信息在时频率产生混叠,需研究有针对性的去噪算法进行处理。针对与有用脑信息频率混叠部分噪声的去除问题,本文提出了WPD-ICA滤波方法,将小波包分解与ICA算法相结合,完成预处理。并将WPD-ICA算法与经典的EEMD-ICA方法进行了比较,结果表明WPD-ICA算法所得到的输出信噪比更高,能更好地解决时频率混叠问题。（3）讨论了KNN、朴素贝叶斯和支持向量机三种分类器在情绪识别中的效果,针对fNIRS的技术特点,本文提取线性特征3种,非线性特征3种,作为分类器的输入,讨论了三种分类器的情绪分类准确率。研究了支持向量机的参数寻优方法,比较了网格寻优和粒子群寻优算法,结果表明当使用粒子群寻优时,分类准确率更高。（4）结合被试的脑地形图和3D激活状态图,分析了被试任务态大脑激活状态。本文完成了基于近红外信号的情绪识别算法的相关工作,并取得了一定的成果。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究目的
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 fNIRS国外研究现状
•     1.2.2 情绪识别国外研究现状
•     1.2.3 fNIRS国内研究现状
•     1.2.4 情绪识别国内研究现状
•   1.3 论文研究内容和安排结构
•     1.3.1 主要内容
•     1.3.2 论文的组织结构安排
•   1.4 本章小结
• 第二章 情绪和近红外光谱技术的研究基础
•   2.1 情绪识别相关研究
•     2.1.1 情绪的知识背景
•     2.1.2 情绪的划分
•     2.1.3 情绪诱发材料
•     2.1.4 情绪识别相关研究
•   2.2 功能性近红外光谱技术理论基础
•     2.2.1 fNIRS基本原理
•     2.2.2 修正的血液动力学响应
•     2.2.3 脑组织成像特性
•     2.2.4 其他脑功能检测手段
•   2.3 本章小结
• 第三章 实验设计
•   3.1 被试及实验环境
•     3.1.1 光极及通道布置
•     3.1.2 采集设备
•     3.1.3 实验设计
•     3.1.4 实验流程
•   3.2 信号干扰
•   3.3 本章小结
• 第四章 实验数据处理
•   4.1 fNIRS信号预处理方法
•     4.1.1 带通滤波
•     4.1.2 血氧浓度计算
•   4.2 去噪算法
•     4.2.1 EEMD分解
•     4.2.2 小波包分解理论基础
•     4.2.3 ICA理论基础
•   4.3 小波包分解-ICA算法
•   4.4 特征提取
•     4.4.1 线性特征
•     4.4.2 非线性特征计算
•     4.4.3 特征归一化及特征融合
•   4.5 本章小结
• 第五章 情绪识别分类算法设计
•   5.1 分类算法设计
•     5.1.1 K近邻算法
•     5.1.2 朴素贝叶斯分类器
•     5.1.3 支持向量机
•     5.1.4 参数寻优和交叉验证
•   5.2 分类准确率以及结果分析
•     5.2.1 分类准确率
•     5.2.2 大脑激活状态分析
•   5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
•   6.1 总结
•   6.2 展望
• 参考文献
• 在学期间的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王思锐

导师: 彭宏

关键词: 功能性近红外光谱技术,情绪识别,支持向量机,大脑激活

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技

专业: 物理学,生物学,生物医学工程,无线电电子学

单位: 兰州大学

分类号: O434.3;R318

总页数: 64

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