基于稀疏贝叶斯网络的情绪脑电的有效性 脑网络研究--论文总结
基础知识：基于脑电的情感识别过程
（1）通过对受测者进行外界刺激（气味，图片，音乐，视频等），让人产生情感变化（高兴的，悲伤的等），再通过可穿戴装备，获取，记录下受测者的脑电波。
（2）进行对脑电信号的预处理，降噪去伪迹。因为对于脑电信号来说，其非常弱，容易受到来自环境和人体内的各种信号的干扰，外界环境尽量控制安静，平稳，而人自身的眼电信号，心电信号，肌电信号等都将掺杂在获取的脑电中，所以，有效去除这些伪迹信号是很重要的。
（3）进行特征提取和特征选择。特征提取是提取脑电中有用的信号，来构建用于分类的特征向量，而因为此时构造的特征一般较高，不利于后面的计算和分析，所以需要进一步进行特征选择，在尽量保留更具表征能力的特征，去除高维特征空间中的干扰。
（4）使用前面获取的特征，训练并测试分类器。
（5）使用分类器对测试样本进行分类，将分类结果与测试者本身判定的自身情感状态相比较，计算情感识别精度。
二：采集信息的难点
1.采集什么波段最有效果？答：已 有 研 究 表 明，不同节律 ＥＥＧ 可以反映不同认知功能下大脑各个区域的任 务 分 配 和 功 能 整 合。ＥＥＧ 信 号 根 据 不 同频带可 分 为 ｄｅｌｔａ 波 （０．５～３ Ｈｚ）、ｔｈｅｔａ 波 （４～７Ｈｚ）、ａｌｐｈａ波（８～１３Ｈｚ）、ｂｅｔａ波（１４～３０Ｈｚ）和 ｇａｍｍａ波（３０～４５ Ｈｚ）。其 中 ｄｅｌｔａ波 一 般 在 睡 眠时出现；ｔｈｅｔａ波 在 困 倦 时 可 见，它 的 出 现 是 中 枢 神
经抑制状态的表现；ａｌｐｈａ波在静息闭目状态下的幅度比较大，是节律性脑电波中最明显的波；ｂｅｔａ波的出现 代 表 了 大 脑 皮 层 的 兴 奋，是 一 种 快 波；ｇａｍｍａ波代表的是大脑皮层的高度兴奋。与情绪状态关联较大的 频 段 有ｔｈｅｔａ波 和ａｌｐｈａ波 等，因 此 本 文将提取这两个频段的 ＥＥＧ 信 号 进 行 研 究。
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