基于改進的EMD脈搏信號特征的情感識別方法.pdf

1、脈搏信號的情感識別屬于生理信號情感識別，是一項應用前景廣闊的計算機模式識別技術，在人機交互領域起著越來越重要的作用。脈搏信號作為生理信號的一種，蘊含了豐富的生理病理信息，其病理信息從很早開始就被廣泛應用于醫(yī)療的各個領域，而其生理特征是在人工智能等計算機技術深入發(fā)展下，逐漸被人們所重視。脈搏信號相比其他生理信號，采集更加方便，包含的情感特征更加豐富。因此研究脈搏信號的特征與情感狀態(tài)之間的關系非常重要。
　　本文設計了一款用于實現(xiàn)實時

2、情感識別的脈搏信號采集系統(tǒng)，并開發(fā)了與之對應的實時顯示脈搏波形、跨平臺的上位機軟件，實現(xiàn)了對脈搏信號的采集、存儲、情感識別等功能，為移動設備開發(fā)實現(xiàn)實時的人機情感交互提供了一種可能。同時，通過經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）對采集到的脈搏信號進行預處理，結合脈搏信號的波形特點，研究和提取了脈搏信號的重要特征，實現(xiàn)了對高興、憤怒、平靜、悲傷四種情感狀態(tài)的分類識別。本文主要包括以下幾個方面的工

3、作。
　　首先．根據(jù)脈搏信號的特征，采用反射式光電傳感器將脈搏信號提取出來，然后經(jīng)過硬件放大電路，將脈搏信號合理放大，并通過使用單片機對放大后的信號進行采集，最終通過USB將采集到的原始數(shù)據(jù)上傳，上位機軟件再將原始脈搏數(shù)據(jù)以曲線圖形顯示出來，完成了脈搏信號的數(shù)據(jù)采集存儲和顯示功能。
　　其次，分析經(jīng)驗模態(tài)分解的性質(zhì)，討論了它的優(yōu)點與不足，并將其引入到對脈搏信號情感識別的研究中，針對該算法在脈搏信號中存在的問題，提出了兩種不同

4、的改進算法即基于遺傳算法的支持向量機端點延拓算法和自適應的集合經(jīng)驗模態(tài)分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition,EEMD)，并分析了兩種算法的優(yōu)缺點。最終選取自適應的集合經(jīng)驗模態(tài)分解算法作為對脈搏信號的基本核心算法。
　　然后，通過自適應集合經(jīng)驗模態(tài)分解算法，分析了脈搏的波形特點，提出了一種定位脈搏主波波峰和重搏波波峰的方法，并針對該方法的不足，提出了一些改進。實驗證明該方法對搏波波峰定位準確