基于脑电信号的ILDB情感特征提取算法

近年来,随着信号处理和机器学习技术的快速发展,基于脑电信号的情感识别越来越受到重视。特征提取是情感识别过程中的关键一步。本文提出了改进的局域判别基(Improved Local Discriminant Bases,ILDB)算法,提取信号局域判别基各子空间的能量和系数均值特征构成特征向量,利用SVM分类器进行分类,通过对特征向量类可分性及分类正确率的评估,表明ILDB算法提取的特征具有可分性且分类正确率较高。ILDB算法的通道最高平均分类正确率达到88%,通道最高平均分类正确率比LDB算法提高4.4%和7.2%,所有通道平均分类正确率比LDB算法提高10.1%和9.8%。