典型文献
集成胶囊网络的脑电情绪识别
文献摘要：
为了充分提取脑电信号多频带的时频信息和保留导联空间分布的位置信息,提出了一种基于集成胶囊网络的情绪识别模型.对预处理过的脑电信号进行小波包特征提取,并将Theta、Alpha、Beta、Gamma四个频带的小波系数能量值填充于根据导联空间分布映射的稀疏矩阵中,拼接构成多频带特征矩阵,通过胶囊网络对特征数据进行训练,对不同频带的胶囊网络构建集成学习模型.实验结果表明,Gamma频带比低频带对情绪识别的敏感度更高,融合了多频带和空间信息的特征能够显著提升情绪识别的精度,最终集成胶囊网络将脑电情绪分为二类和四类的识别精度可以达到95.11％和92.43％,相比同类研究有一定的提升.
文献关键词：
情绪识别;脑电信号;多频带特征矩阵;胶囊网络(CapsNet);集成学习
中图分类号：
作者姓名：
谌鈫;陈兰岚;江润强
作者机构：
华东理工大学 化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237
文献出处：
引用格式：
[1]谌鈫;陈兰岚;江润强-.集成胶囊网络的脑电情绪识别)[J].计算机工程与应用,2022(08):175-184
A类：
多频带特征矩阵
B类：
成胶,胶囊网络,脑电情绪识别,分提,脑电信号,时频信息,位置信息,识别模型,小波包,Theta,Alpha,Beta,Gamma,小波系数,能量值,稀疏矩阵,拼接,特征数据,网络构建,集成学习模型,空间信息,二类,四类,识别精度,CapsNet
AB值：
0.261
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