基于小波变换与神经网络的表面肌电信号的情感识别

被引：40

作者：

程波 ^{[1
]}

刘光远 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南大学计算机与信息科学学院

[2] 西南大学电子信息工程学院

来源：

计算机应用 | 2008年 / 02期

关键词：

情感识别; 最近邻法; 小波变换; BP神经网络; 表面肌电图;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

情感识别是情感计算的一个关键问题。针对表面肌电图(EMG)的非平稳性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析,提取小波系数最大值和最小值构造特征矢量,分别输入用L-M算法改进的BP神经网络分类器和最近邻法分类器进行情感识别。实验表明,提取EMG的小波系数对joy、anger、sadness、pleasure四种情感进行识别,BP神经网络分类器识别效果优于最近邻法分类器。说明小波变换的方法对EMG进行分析是可行且有效的,并有很大的应用前景。

引用

页码：333 / 335

页数：3

共 8 条

[1]

基于BP神经网络与L-M算法的潜艇声纳自噪声预报 [J].