基于EEG的阈下情绪面孔识别与分类方法研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容和创新点

1.4 论文组织结构

第二章 脑电信号分析方法及研究现状

2.1 脑电信号特征提取方法

2.1.1 基于时域频域的分析方法

2.1.2 基于非线性动力学的分析方法

2.1.3 脑电信号特征提取方法研究现状

2.2 分类器算法

2.2.1 分类器算法

2.2.2 分类器算法研究现状

2.3 数据说明

2.3.1 刺激素材

2.3.2 阈下情绪启动实验

2.3.3 EEG 信号采集

2.4 本章小结

第三章 基于多尺度样本熵和小波包分解的脑电特征提取方法

3.1 基于多尺度样本熵的EEG信号特征提取方法

3.1.1 样本熵

3.1.2 多尺度分析方法

3.1.3 多尺度样本熵

3.1.4 实验结果和分析

3.2 基于小波包分解的EEG信号特征提取方法

3.2.1 小波变换

3.2.2 小波包分解

3.2.3 小波包能量

3.2.4 小波包熵

3.2.5 实验结果和分析

3.3 本章小结

第四章 基于决策树和改进随机森林的阈下情绪面孔分类方法

4.1 基于决策树的阈下情绪分类方法

4.1.1 算法原理

4.1.2 算法描述

4.1.3 评价指标

4.1.4 实验结果和分析

4.2 基于改进随机森林的阈下情绪分类方法

4.2.1 算法原理

4.2.2 算法描述

4.2.3 评价指标

4.2.4 实验结果和分析

4.3 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的主要成果

致谢