一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法

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一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法
申请号:CN202511017981
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120859495A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种多特征融合自适应步长的脑电信号情绪识别方法,涉及信号处理技术领域。获取待识别用户的脑电信号;脑电信号包括四通道的脑电信号,每个通道包括四个固定频段的脑电信号,针对任一通道每个频段的脑电信号,根据脑电信号的能量、信号波动强度和主频成分,确定自适应性步长;以自适应性步长分割脑电信号,并计算分割得到的每段脑电信号的微分熵;将四个通道中四个频段的微分熵序列堆叠成三维数据;提取三维数据的时空特征;通过动态可学习位置编码和多头注意力机制建立全局时空依赖关系,确定编码特征;对编码特征进行分类,得到情绪识别结果。该方法能够在利用便携式EEG设备的前提下,保证情绪识别结果具有较高的准确率。
技术关键词
编码特征 电信号 二维卷积神经网络 情绪识别方法 时间卷积网络 多头注意力机制 位置编码单元 情绪识别模型 频段 特征提取模块 滑动窗口技术 编码模块 分类器 融合特征 通道 信号处理技术 因子 矩阵