生物医学工程论文_基于脑电时频空多域特征融合_情感读本杂志社投稿

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生物医学工程论文_基于脑电时频空多域特征融合

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文章摘要:传统基于脑电信号（electroencephalogram，EEG）的情感识别主要采用单一的脑电特征提取方法，为了充分利用EEG中蕴含的丰富信息，提出一种多域特征融合的脑电情感识别新方法。研究提取了EEG的时域、频域和空域特征，将三域特征进行融合作为情感识别模型的输入。首先，计算不同时间窗EEG信号的alpha、beta、gamma三个频段功率谱密度，并结合脑电电极空间信息构成EEG图片，然后利用卷积神经网络（convolutional neural network， CNN）与双向长短期记忆网络（bidirectional long-term and short-term memory network， BLSTM）构建CNN-BLSTM情感识别模型，分别对时、频、空三域特征进行学习，在SEED数据集对该方法进行验证，结果表明该方法能有效提高情感识别精度，平均识别准确率达96.25%。

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