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基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类

汇报时间：2024-01-28

汇报人：

目录

引言

便携式脑电设备技术基础

快乐与悲伤情绪脑电特征分析

目录

基于便携式脑电设备的情绪分类系统设计

实验研究与结果分析

结论与展望

引言

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情感计算在人工智能领域具有重要地位，通过对情绪的分类和识别，有助于提高人机交互的自然度和智能水平。

情感计算与人工智能

随着便携式脑电设备的不断发展和普及，基于脑电信号的情绪分类研究逐渐成为热点。

便携式脑电设备的发展

该研究成果可应用于医疗、教育、娱乐等多个领域，具有广阔的应用前景和重要意义。

应用于多个领域

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设备原理

便携式脑电设备通过采集大脑产生的微弱电信号，即脑电波，来反映大脑的活动状态。

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设备特点

具有便携、无创、实时等特点，适用于各种场景下的脑电信号采集。

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设备发展趋势

随着技术的不断进步，便携式脑电设备在精度、稳定性、易用性等方面将得到进一步提升。

提高人机交互自然度

通过对情绪的分类和识别，计算机可以更加自然地与人类进行交流，提高人机交互的效率和舒适度。

辅助心理诊断和治疗

情绪分类有助于心理疾病的早期发现和诊断，同时也可为心理治疗提供客观依据和辅助手段。

应用于情感计算领域

情绪分类是情感计算领域的重要研究内容，对于推动情感计算的发展和应用具有重要意义。

便携式脑电设备技术基础

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将电极放置在头皮上的特定位置，以捕捉大脑神经元活动产生的微弱电信号。

电极放置

信号放大

噪声滤除

使用高灵敏度的放大器对捕捉到的微弱电信号进行放大，以便后续处理。

通过滤波器滤除环境中的干扰信号，如工频干扰、肌电干扰等，以提高信号的信噪比。

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对采集到的脑电信号进行去噪、滤波、基线校正等预处理操作，以消除信号中的伪迹和干扰。

预处理

从预处理后的脑电信号中提取出与情绪相关的特征，如功率谱密度、波形特征、非线性动力学特征等。

特征提取

从提取的特征中选择出对情绪分类最有效的特征，以降低数据维度和提高分类器性能。

特征选择

模型训练

利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）对数据集进行训练，以学习从脑电信号到情绪的映射关系。

数据集构建

收集不同情绪状态下的脑电信号数据，并进行标注和预处理，以构建用于训练和测试情绪分类模型的数据集。

模型评估

使用独立的测试集对训练好的情绪分类模型进行评估，以衡量模型的性能和泛化能力。

快乐与悲伤情绪脑电特征分析

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左侧前额叶激活

快乐情绪与左侧前额叶的激活有关，这一区域与积极情绪和趋近动机相关。

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高幅值Alpha波

快乐情绪下，Alpha波的幅值通常较高，尤其在顶叶和枕叶区域。

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Theta波同步性增强

在快乐情绪中，Theta波的同步性会增加，特别是在前额叶区域。

高幅值Delta波和Theta波

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悲伤情绪下，Delta波和Theta波的幅值会增加，特别是在额叶和颞叶区域。

Beta波减少

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在悲伤情绪中，Beta波的活动通常会减少，这可能反映了认知资源的减少或注意力的分散。

右侧前额叶激活

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与快乐情绪相反，悲伤情绪与右侧前额叶的激活有关，这一区域与消极情绪和回避动机相关。

波形差异

快乐情绪与Alpha波和Theta波的增加有关，而悲伤情绪则与Delta波和Theta波的增加以及Beta波的减少有关。

激活区域差异

快乐情绪主要激活左侧前额叶，而悲伤情绪主要激活右侧前额叶。

统计分析方法

可以采用独立样本t检验或方差分析等方法来比较不同情绪下脑电特征的差异显著性。同时，也可以利用相关分析或回归分析等方法来探讨脑电特征与情绪强度或持续时间之间的关系。

基于便携式脑电设备的情绪分类系统设计

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将整个系统划分为数据采集、预处理、特征提取、分类器设计和性能评估等模块，确保各模块功能独立且可扩展。

模块化设计

支持在多种操作系统和便携式设备上运行，确保用户在不同环境下都能方便地使用该系统。

跨平台兼容性

实现对脑电信号的实时采集、处理和分析，以及情绪状态的实时分类和反馈。

实时性

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从预处理后的脑电信号中提取与快乐和悲伤情绪相关的特征，如功率谱密度、小波变换系数等。

特征提取

利用统计分析、机器学习等方法对提取的特征进行选择，去除冗余和不相关特征，降低计算复杂度。

特征选择

采用支持向量机、随机森林等机器学习算法构建分类器，实现对快乐和悲伤情绪的准确分类。

分类器设计

实验研究与结果分析

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采用便携式脑电设备收集受试者在观看快乐和悲伤视频片段时的脑电信号。实验分为两组，每组包含相同数量的快乐和悲伤视频。

从公开数据库和自行采集的数据中获取快乐和悲伤情绪的脑电信号数据。数据集经过预处理，包括去噪、滤波和分段等步骤。

基于特征提取和分类算法，对快乐