基于XGBoost的多种生理信号评估心理压力等级方法

基于生理信号客观评估心理压力状态成为目前的研究热点,但最佳评估算法有待进一步探索. 本文选择心算任务诱发受试者的心理压力,采集了21位在校大学生的脑电、心电、皮肤电导、脉搏波4种生理信号. 提取各生理信号时域和频域的多种特征,使用方差分析(ANOVA)、最大相关最小冗余(mRMR)、单个特征支持向量机(SVM)分类准确率、随机森林(RF)特征重要性、梯度上升决策树(GBDT)特征重要性、极端梯度提升(XGBoost)特征重要性6种特征选择方法筛选出有效特征,利用SVM、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、自适应提升算法(Adaboost)、GBDT、XGBoost 6种分类器对提取的特征进行分类. 结果得出,GBDT特征筛选与XGBoost分类器的组合模型对心理压力的等级评估效果最佳.      

基于生理信号的实时情感识别系统设计与实现

设计并实现基于生理信号的实时情感识别系统.以视频为刺激材料诱发受试者高兴、惊奇、悲伤、愤怒、恐惧、平静6种情感,通过MP160生理信号记录仪采集受试者相应情感下的心电、呼吸、脉搏波、皮肤温度、肌电、皮肤电导6种生理信号,采用PCA和SVM结合的算法实现情感的实时分类.最后,系统对4名在校学生进行了实验,6种情感的平均识别率为70%.     

刺激速率对电子耳蜗纯音频率分辨的影响

目前对刺激速率是否影响电子耳蜗纯音频率分辨尚不清楚。分别开启基部和顶部4个电极,测试了刺激速率分别为250、720、900、1 200和2 400pps/ch(pulses per second per channel,pps/ch)的频率分辨率。共有11位佩戴Nucleus的ESPrit 3G言语处理器、并采用ACE(advanced combined encoder,ACE)处理策略的语后聋电子耳蜗植入者参与了实验。结果表明:1kHz以下纯音的频率分辨率要显著高于1kHz以上;刺激速率对纯音频率分辨率无显著影响。另外,与正常耳蜗对声刺激的响应不同,开启基部电极时高频段频率分辨率较低。进一步验证了刺激速率对无调语音识别无影响的相关研究结果。     

快速序列视觉呈现任务下的脑电分类算法

提出了一个在快速序列视觉呈现任务下的脑电信号分类算法.将图片序列快速呈现给受试者并将同步采集脑电信号,将脑电信号截取分段作为样本集.通过约束有监督降维后样本与样本中心差值的趋近方向,使用训练集脑电数据训练得到映射矩阵;通过特征提取函数将训练集和测试集的脑电数据样本变换为特征矢量,使用支持向量机对样本进行分类.实验结果表明,算法对24名受试者的脑电信号分类的平均正确率为91.5%,平均AUC达到了0.95,证明脑电分类算法具有良好的分类性能,可以在快速序列视觉呈现任务中准确地识别目标图片.     

基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法

提出一种基于时延空时滤波的P300波形提取及目标分类算法.将多通道脑电信号进行时延,利用最小二乘法思想构造代价函数,通过交替优化的方式估计空时滤波器和源信号,使代价函数收敛并得到空时滤波器,实现空域的源分离和时域的波形提取.经过仿真P300数据对算法性能进行验证,结果表明,该算法对P300波形恢复效果优于同类型的相关算法.对真实脑电数据进行处理,用算法得到的空时滤波器提取P300源成分作为分类特征,利用训练集得到的P300源成分训练Fisher分类器进行目标分类.结果表明,算法的P300波形提取效果、目标分类准确率及AUC值均优于同类型的相关算法.因此,该算法可有效提取P300波形并进行目标分类.