科技论文选题(从脑电信号中识别情绪的机器学习方法)

科技 2023年10月01日 06:06 60 琥珀街作者

科技论文选题：从脑电信号中识别情绪的机器学习方法

现代社会中，人类的情绪一直是运用到多个领域的研究方向。近年来，科学家们通过脑电信号的分析，发现脑电会受到情绪的调节，因此可以从中识别情绪。本文旨在介绍一种从脑电信号中识别情绪的机器学习方法。

背景

从脑电信号中识别情绪的研究存在已久。过去的大多数研究都是基于提取频率或时间域特征，比如beta波、alpha波等，并使用传统分类器来进行情感分类。这样的方法缺少对脑电信号的全面分析，因而无法取得良好的分类效果。

方法

本文提出一种使用嵌入式特征选择（embedded feature selection）的机器学习方法。该方法首先使用小波分解（wavelet decomposition）对脑电信号进行处理，接着提取小波子带（wavelet sub-band）的时域、频域和时频域特征。之后，运用嵌入式特征选择，从中选取与情绪高度相关的特征。

此处的嵌入式特征选择是指，在训练分类器的过程中，将特征选择嵌入到训练过程中，以确保所选择的特征最终能够达到较高的分类性能。最终得到的特征将用于训练支持向量机（support vector machine）分类器，进行情感分类。