基于多导联脑电时空信息的情感分类研究

为探究脑电空间关联信息与不同情感状态之间对应关系，基于SEED(SJTU Emotion EEG Dataset)情感脑电数据集，计算实验采集的不同导联脑电的皮尔逊相关系数，通过小波变换获取脑电导联之间的小波相干系数，利用Hilbert变换提取各个导联脑电的瞬时相位，计算脑电相位同步指数。然后分别将皮尔逊相关系数、小波相干系数、相位同步指数作为特征，采用支持向量机分类器实现正性、负性、中性三种情感状态的有效分类。仿真结果表明，脑电的空间关联特征用于情感识别是有效的，可以达到91.5%的情感识别精度；利用脑电微分熵的皮尔逊相关系数获得了93.7%的平均分类准确率；并且脑电γ节律相比α、β节律更有利于情感识别。该研究可以应用于情感脑机接口系统。