[发明专利]脑电情感识别方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种脑电情感识别方法，其特征在于，包括：

获取脑电信号，并将所述脑电信号进行预处理；

将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列；

根据所述微状态序列与预设参数确定所述脑电信号的情感特征；

根据所述情感特征和预设特征数据库确定刺激事件的情感属性，所述预设特征数据库包括：所述情感特征与所述刺激事件的情感属性的匹配信息。

2.根据权利要求1所述的脑电情感识别方法，其特征在于，所述脑电信号通过脑电数据库获取，所述脑电数据库包括预设脑电数据库和自定义脑电数据库。

3.根据权利要求2所述的脑电情感识别方法，其特征在于，所述获取脑电信号，并将所述脑电信号进行预处理，包括：

通过所述预设脑电数据库或所述自定义脑电数据库获取所述脑电信号；

将所述脑电信号进行重参考处理；

将重参考处理后的所述脑电信号进行滤波处理；

将滤波处理后的所述脑电信号的伪迹成分去除后再重构所述脑电信号；

将去除伪迹的所述脑电信号进行基线矫正。

4.根据权利要求1至3任一项所述的脑电情感识别方法，其特征在于，所述将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列，包括：

计算每个所述脑电信号的全域能量；

获取所述全域能量的局部最大值时的脑电拓扑结构；

根据所述脑电拓扑结构的参考指标和预设状态类别确定所述脑电信号的微状态类别；

将所述微状态类别拟合到数据中，并计算所述全域能量的最大值处的所述脑电拓扑结构与每个所述微状态类别的所述脑电拓扑结构的相似度；

将所述相似度最大的所述脑电拓扑结构的时段指定一个微状态标签以得到微状态序列。

5.根据权利要求4所述的脑电情感识别方法，其特征在于，所述预设参数包括：所述微状态类别的平均持续时间、所述微状态类别的发生频率、所述微状态类别处于活动状态和总时间的比值、全局解释方差、特定所述微状态类别和其他所述微状态类别的转换概率。

6.根据权利要求4所述的脑电情感识别方法，其特征在于，所述参考指标包括：全局解释方差和交叉验证准确。

7.一种脑电情感识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取脑电信号；

预处理模块，用于将所述脑电信号进行预处理；

分析模块，用于将预处理后的所述脑电信号进行微状态分析以得到微状态序列；

第一处理模块，用于根据所述微状态序列与预设参数确定所述脑电信号的情感特征；

第二处理模块，用于根据所述情感特征和预设特征数据库确定刺激事件的情感属性，所述预设特征数据库包括所述情感特征和所述刺激事件的情感属性的匹配信息。

8.根据权利要求7所述的脑电情感识别系统，其特征在于，所述预处理模块包括：

重参考处理单元，用于将脑电信号进行重参考处理；

滤波单元，用于将重参考处理后的所述脑电信号进行滤波处理；

伪迹处理单元，用于将滤波处理后的所述脑电信号的伪迹成分去除再重构所述脑电信号；

基线矫正单元，用于将去除伪迹的所述脑电信号进行基线矫正。

9.一种脑电情感识别控制设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器，以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8任一项所述的脑电情感识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至8任一项所述的脑电情感识别方法。