[发明专利]脑电信号特征识别系统及方法

说明书

一种脑电信号特征识别系统及方法，利用设置于耳部上方颞叶区的四个导电极采集不同人在不同情绪状态下的原始脑电信号并形成样本集合；然后通过预处理和特征提取，从样本集合中得到脑电特征数据；最后对脑电特征数据进行平滑处理后得到训练样本，用于对支持向量机进行训练，从而得到情绪识别分类器。本发明在大幅度降低脑电的采集成本和复杂度的前提下，仍能够保持较高的情绪识别准确率，并且为利用可穿戴设备进行情绪识别提供了可行的依据。

技术领域

本发明涉及的是一种脑电信号检测领域的技术，具体是一种基于耳部上方四个导电极的脑电信号特征识别系统及方法。

背景技术

情绪能够反映一个人的认知和态度，可以影响人的心理和行为，是人们日常生活中重要的组成部分。随着人机交互应用的快速发展，人们希望有更加人性化的计算机来辅助人们完成工作任务，这就要求计算机具有一定的情绪识别能力。在人机交互过程中，如果计算机能够快速准确地识别人所处的情绪状态，则它就能够根据人的情绪状态调整其工作内容和方式，改善人机交互的体验，使得人机交互过程更加友好和自然。

近年来，随着脑电信号设备的应用，基于脑电的情绪识别研究已经成为人机交互应用和人工智能领域中一项十分重要的研究内容。脑电信号作为一种中枢神经系统的生理信号已经被许多研究证明它与情绪具有较大的相关性，具有较强的情绪表征能力，可以作为一种有效的手段来进行情绪识别。目前，常用的采集脑电信号的方法是在头皮上放置电极，通过电极记录头皮上的电位变化。由于头皮上有一层角质层，而角质层不导电，所以通常不能直接采集到脑电信号。因此要在电极和头皮之间涂抹胶状导电膏，减小电极与头皮之间的电阻，从而采集到脑电信号。电极的放置是根据国际10-20系统的电极分布图，布满整个脑壳。这种方法虽然能够采集到比较稳定的脑电信号，但是其缺点在于每次采集都要给被试涂抹导电膏，这一过程的工作量十分巨大，准备过程也十分繁琐，而且导电膏与头皮长时间接触会让人产生不适感。此外，所有电极中的脑电信号可能具有与情绪无关的冗余信息，若全部利用不但会增加算法的复杂度，而且会对情绪识别产生干扰，降低情绪识别的精度。因此，找到与情绪相关的关键脑区，降低脑电采集的成本和复杂度变得至关重要。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种脑电信号特征识别系统及方法，能够在大幅度降低脑电的采集成本和复杂度的前提下，仍能够保持较高的情绪识别准确率。这种方法为利用可穿戴设备进行情绪识别提供了可行的依据。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种脑电信号特征识别系统，包括：导电极组、预处理模块、特征提取模块以及SVM训练模块，其中：导电极组采集原始脑电信号经放大后输出至预处理模块，预处理模块对原始脑电信号进行滤波去噪处理并输出脑电数字信号至特征提取模块，特征提取模块从脑电数字信号中提取出脑电特征并进行特征平滑处理，SVM训练模块与预处理模块相连并根据平滑处理后的脑电特征训练分类器，并在收到待测信号后基于训练分类器输出分类结果。

本发明涉及上述系统的脑电信号特征识别方法，利用设置于耳部上方颞叶区的四个导电极采集不同人在不同情绪状态下的原始脑电信号并形成样本集合；然后通过预处理和特征提取，从样本集合中得到脑电特征数据；最后对脑电特征数据进行平滑处理后得到训练样本，用于对支持向量机进行训练，从而得到情绪识别分类器。

所述的预处理是指：对采集到的原始脑电信号进行降噪去伪迹的预处理，即采用范围为1～75Hz的带通滤波器进行滤波。

所述的导电极，具体是指：根据脑电电极布置的国际标准10-20系统(theinternational10-20system)的电极分布图所选的T7、T8、FT7、FT8这四个导电极，其分布于耳部上方的颞叶区。

所述的特征提取是指：利用短时傅里叶变换将预处理后时域下的脑电信号转换到频域上，在频域上对特征频段求能量谱，再对能量谱提取微分熵(Differential Entropy，DE)得到，具体包括以下步骤：