[发明专利]脑电信号特征识别系统及方法有效
| 申请号： | 201710372387.7 | 申请日： | 2017-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107157477B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 吕宝粮;郑伟龙;陆怡菲 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/16;A61B5/00 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 电信号 特征 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种脑电信号特征识别系统，其特征在于，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。
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