[發(fā)明專利]一種基于腦電信號(hào)特征分析的情感認(rèn)知方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011473672.6
• 申請(qǐng)日: 2020-12-15
• 公開（公告）號(hào): CN112603332A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王小甜;郭家偉;王佐;張程林;王靜靜;朱軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 馬鞍山學(xué)院
• 主分類號(hào): A61B5/369
• 分類號(hào): A61B5/369;A61B5/374;A61B5/38;A61B5/16;A61B5/00;A61B5/372
• 代理公司: 合肥天明專利事務(wù)所(普通合伙) 34115
• 代理人: 婁岳

本發(fā)明公開了一種基于腦電信號(hào)特征分析的情感認(rèn)知方法，包括S1、獲取相應(yīng)類型的受試者，采集受試者不同情緒下誘發(fā)的用于參照和分析的腦電信號(hào)；S2、對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行去噪和分離處理后，基于Hilbert變換與信息熵相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取和分析；S3、計(jì)算出不同情緒狀態(tài)下腦電信號(hào)的Hilbert譜熵，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。本發(fā)明通過獲取不同情緒下受試者的腦電信號(hào)，再進(jìn)行Hilbert變換與信息熵相結(jié)合，分析不同情緒狀態(tài)下、不同腦區(qū)、不同性別的腦電節(jié)律的Hilbert譜熵，具有更好的統(tǒng)計(jì)性能，表征了腦電信號(hào)時(shí)頻域復(fù)雜度的變化，精確描述信號(hào)的幅值在整個(gè)頻率段上隨時(shí)間和頻率的變化規(guī)律，不僅提高了信號(hào)分析的效率，比近似熵更可靠，且比單一的時(shí)域分析和頻域分析更全面。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及情感認(rèn)知過程的腦電信號(hào)分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于腦電信號(hào)特征分析的情感認(rèn)知方法。

背景技術(shù)

目前信號(hào)特征分析的方法可以分為三類：時(shí)域分析方法，如過零截點(diǎn)分析、直方圖分析、方差分析、峰值檢測及波形參數(shù)分析、相關(guān)分析、相干平均、波形識(shí)別等，這些方法都是從腦電波形入手，分析的特征基本都是腦電波形的幾何性質(zhì)，如幅度、頻率、時(shí)程、均值、方差、偏歪度、峭度等，分析者不需要對(duì)腦電波的知識(shí)有深入了解就能夠直觀地、準(zhǔn)確地觀察到腦電波形的時(shí)域特征變化；頻域特征分析，主要思想就是將時(shí)域中的信號(hào)，通過某種算法，變換到頻域中，體現(xiàn)出信號(hào)隨頻率變化的特性，方法有：傅里葉變換、頻率譜密度、非參數(shù)模型譜估計(jì)、參數(shù)模型譜估計(jì)等；時(shí)頻特征分析，旨在構(gòu)造一種時(shí)間和頻率的聯(lián)合密度函數(shù)，以揭示信號(hào)中所包含的頻率成分及頻率分量隨時(shí)間的變化。旨在構(gòu)造一種時(shí)間和頻率的聯(lián)合密度函數(shù)，以揭示信號(hào)中所包含的頻率成分及頻率分量隨時(shí)間的變化。

現(xiàn)有技術(shù)的不足之處在于，一是時(shí)域分析的時(shí)域特征來源于整個(gè)腦電，能夠描述單個(gè)腦電波的幅度和波長，但是在時(shí)域中兩個(gè)波形相似的信號(hào)，在頻域中卻可能存在很大的差異，且通過時(shí)域分析只能得到大腦不同腦區(qū)之間的簡單關(guān)系，分析腦活動(dòng)的瞬態(tài)變化時(shí)抗偽能力很差。

頻域分析法的主要是將時(shí)域中的信號(hào)，通過某種算法，變換到頻域中，體現(xiàn)出信號(hào)隨頻率變化的特性，但是無法同時(shí)獲得高的時(shí)域分辨率和頻域分辨率，這種分辨率的“不確定原理”阻滯了腦電信號(hào)的研究。

時(shí)頻分析法為研究大腦的活動(dòng)和作用機(jī)制開辟了新的途徑，但是傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法存在不足，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在訓(xùn)練的過程中需要樣本具有典型性，且樣本數(shù)量足夠大，才能保證對(duì)輸入樣本準(zhǔn)確分類。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，為實(shí)現(xiàn)以上目的，采用一種基于腦電信號(hào)特征分析的情感認(rèn)知方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

一種基于腦電信號(hào)特征分析的情感認(rèn)知方法，包括：

S1、獲取相應(yīng)類型的受試者，采集受試者不同情緒下誘發(fā)的用于參照和分析的腦電信號(hào)；

S2、對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行去噪和分離處理后，基于Hilbert變換與信息熵相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取和分析；

S3、計(jì)算出不同情緒狀態(tài)下腦電信號(hào)的Hilbert譜熵，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步的方案：所述步驟S1的具體步驟包括

以EPQ人格測試量表作為基礎(chǔ)，選取在EPQ測試結(jié)果為外向穩(wěn)定型的不同性別的受試者；

采集所述受試者在穩(wěn)定情緒下的額葉腦電信號(hào)和顳葉腦電信號(hào)作為參照；

通過所述受試者在不同類型純音樂下誘發(fā)的不同情緒時(shí)采集腦電信號(hào)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步的方案：所述通過所述受試者在不同類型純音樂下誘發(fā)的不同情緒時(shí)采集腦電信號(hào)的具體步驟包括：

選取時(shí)間長度相近的歡快、憂郁、煩躁、恐怖四種類型的音樂各5段作為誘發(fā)源；