基于TM-EMD的脈搏信號多模態(tài)特征情感識別方法.pdf

1、作為涉及多領(lǐng)域知識的跨學(xué)科的綜合類課題，情感研究目前已成為心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)以及醫(yī)學(xué)界廣泛關(guān)注的熱點，它具有高度的綜合性以及實際應(yīng)用價值?；谏硇盘柕那楦醒芯渴钱?dāng)前心理學(xué)及醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域較為新穎的課題。脈搏作為人體一種常見的生理特征，其在心臟及動脈血管系統(tǒng)的相互影響下能夠反映動脈血壓的變化情況，并且與人體的健康狀況密切相關(guān)。通過提取脈搏信號不同特征來分析和辨別不同情感狀態(tài)的研究可以為臨床醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)以及工程應(yīng)用提供理論依據(jù)與實踐基礎(chǔ)。

2、
　　 本研究在現(xiàn)有生理特征情感識別研究的基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有生理信號情感識別方法中存在的不足，提出了一種新的基于脈搏信號的情感識別方法。該方法通過提取脈搏信號的頻譜特征、非線性特征和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解特征來辨別個體的不同情感狀態(tài)。實驗結(jié)果表明該方法對于所研究的四種基本情感狀態(tài)具有較高的識別率。具體內(nèi)容如下:
　　 (1)根據(jù)脈搏信號產(chǎn)生的生理學(xué)機(jī)理，詳細(xì)分析了脈搏信號情感識別研究的可行性。脈搏作為人體的一種生理特征，其變化不受人

3、的主觀意識控制，能夠客觀地反映個體的情感狀態(tài)。另外，脈搏信號具有采集過程簡單、信號易處理等優(yōu)勢。
　　 (2)分析小波變換理論，結(jié)合脈搏信號在采集過程中存在的噪聲類型，選用db5小波對脈搏信號進(jìn)行去噪處理。對于脈搏信號的低頻噪聲，采用近似分量置零操作;對于脈搏信號高頻噪聲，采用改進(jìn)的閾值處理方法，然后用處理后的小波分解系數(shù)重構(gòu)脈搏信號。
　　 (3)將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法引入到脈搏信號情感識別研究中，針對該算法在信號分解過程

4、中存在的端點效應(yīng)提出了一種改善方法。該方法首先利用信號相干平均技術(shù)獲取脈搏信號模板，然后將信號端點處的數(shù)據(jù)與模板匹配，將原始信號延拓至整周期，最后利用鏡像延拓法對延拓后的信號進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。
　　 (4)本研究將通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的模態(tài)能量商以及脈搏信號非線性特征和頻譜特征融合應(yīng)用于脈搏情感識別研究中，探討了不同情感狀態(tài)下脈搏信號對應(yīng)的特征信息。給出了三種特征信息的提取方法，并實現(xiàn)脈搏信號有效特征的提取。
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