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基于表面肌电信号的情感识别研究

杨广映  杨善晓  
【摘要】:本文比较BP神经网络分类器和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM)的情感模式识别方法。实验首先对表面肌电信号(Electromyography,EMG)进行小波分析,提取多尺度小波系数的最大值和最小值,随后构造特征矢量输入两种分类器中进行情感识别。实验结果显示这两种分类器对joy、anger、sadness、pleasure四种情感的识别效果较好。实验同时表明小波变换提取的特征向量能够表征情感模式,表明最小二乘支持向量机比传统的BP神经网络具有更强的情感识别效果。

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