基于脑电和语音信号的心理压力识别研究
基于脑电图的人类情绪识别技术的研究进展
基于脑电图的人类情绪识别技术的研究进展最近几年，基于脑电图的人类情绪识别技术得到了广泛的关注和研究。
这种技术利用脑电图测量人们大脑的电活动以及它们与情绪之间的联系，从而确定人们的情绪状态。
这项技术有着许多潜在的应用，例如在医学、心理学、市场营销、电子游戏以及人机界面设计等领域中，都可以利用情绪识别技术对人们产生的情绪进行监测和控制。
在情绪识别技术的研究中，主要有三种方法：自我报告法、生理学方法以及神经科学方法。
自我报告法是一种常见的评估情绪的方法，通常要求参与者根据自己的体验来描述自己的情绪状态。
生理学方法则是利用人体其他方面的反应来推断情绪状态，例如心率、皮肤电活动、呼吸等生理参数。
这些反应往往无法反映具体的情绪类型。
最后，神经科学方法就是利用脑电图和其他神经科学技术来测量和分析大脑的活动来推断情绪状态。
在过去的几十年中，一些基于脑电图的情绪识别方法已经被开发和研究。
最流行的方法之一是谱能量分析，这种方法通过分析脑电信号的频率来推断情绪状态。
另一种较为新颖的方法是Event-Related Potentials（ERP）分析，这种方法包括了P300、N170 等成分。
这些成分和不同的情绪状态之间有明显的联系，其中P300 成分被认为和情绪的意义有关，而 N170 成分与神经对情绪刺激的反应有关。
有一些研究人员正在开发机器学习算法来分析和推断脑电波形和情绪之间的关系。
机器学习算法可以训练一台计算机，使它对特定的脑电图模式和情绪状态建模，并能够迅速地对新的数据进行分类和识别。
这种技术可以提供更精确的情绪分类，并将脑电测量应用于情感生理学、医疗和运动学等领域中。
此外，有些研究还试图使用深度学习和人工神经网络来进行情绪识别。
这种技术需要对大量的数据进行训练，以便计算机可以自动识别脑电波和情绪之间的模式和关联。
这种机器学习算法也可以应用于语音和面部识别技术，以识别人类情绪。
这种多个感觉器官结合的情感识别方法可以更准确地估计人类情感。
基于深度学习的语音情感识别与情绪分析技术研究
基于深度学习的语音情感识别与情绪分析技术研究引言：语音是人类最基本、最自然的交流方式之一，能够传递丰富的情感信息。
因此，对于机器来说，能够准确地进行语音情感识别和情绪分析是一项具有重要意义的任务。
本文将探讨基于深度学习的语音情感识别与情绪分析技术的研究进展，并介绍其在不同领域的应用。
一、语音情感识别技术的发展历程语音情感识别是指通过分析语音信号中的音频特征以及使用者的说话语调、语速、音量等信息，来判断说话者所表达的情感状态。
从传统的基于特征工程的方法，到近年来深度学习的兴起，语音情感识别技术经历了长足的发展。
1. 传统方法：传统的语音情感识别方法主要基于特征工程，通过手动选择和提取一系列人工设计的特征，如基频、能量、过零率等，再使用机器学习算法对这些特征进行分类。
然而，传统方法在特征提取的过程中往往缺乏有效的特征表示，导致准确率不高。
2. 深度学习方法：深度学习方法以其自动学习特征表示的能力而备受关注。
深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及自注意力网络（Transformer），成为了语音情感识别的主流模型。
深度学习方法能够从原始的语音信号中提取出高层次的特征表达，大大提升了情感识别的准确率和鲁棒性。
二、基于深度学习的语音情感识别技术研究方向基于深度学习的语音情感识别技术研究涵盖了多个方面，包括特征提取、模型设计以及数据集构建等。
1. 特征提取：从原始的语音信号中提取有效的特征对于语音情感识别至关重要。
近年来，一些基于深度学习的特征提取方法得到了广泛应用，如声码器后端（Vocoder）、自编码器（Autoencoder）等。
这些方法能够学习到更有价值的语音特征表示，提升了情感识别的性能。
2. 模型设计：深度学习模型的设计直接影响着情感识别的准确率和鲁棒性。
除了常见的CNN、LSTM和Transformer模型，一些结合跨模态信息的模型也得到了研究。
例如，将语音和面部表情数据同时输入到网络中，并通过联合训练的方式来提高情感识别性能。
脑电信号情绪识别关键技术研究进展
第４３卷㊀第２期２０２４年㊀４月北京生物医学工程ＢｅｉｊｉｎｇＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ ４３㊀Ｎｏ ２Ａｐｒｉｌ㊀２０２４基金项目：山东省自然科学基金（ＺＲ２０２２ＭＨ２０３）㊁山东省研究生教育质量提升计划（ＳＤＹＡＬ１８０３０）资助作者单位：山东中医药大学智能与信息工程学院（济南㊀２５０３５５）通信作者：李延军㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｙａｎｊｕｎ５０３＠ｓｉｎａ ｃｏｍ脑电信号情绪识别关键技术研究进展彭磊㊀魏国辉㊀马志庆㊀冯今瑀㊀李延军摘㊀要㊀随着人机交互技术的不断进步和广泛应用，对用户情绪的准确识别变得日益重要㊂情绪识别技术已经在多个领域展现出巨大潜力，包括医疗诊断㊁交通安全和教育等方面㊂而基于脑电的情绪识别成为了情绪识别领域中的热门研究方向㊂首先，本文介绍情绪连续和情绪离散模型的基本概念，总结常用的脑电公开数据集，并对数据集的规模㊁情绪标签以及它们对脑电情绪识别任务的影响进行了比较分析㊂其次，因为不同频带和脑电通道对于情绪识别的影响各不相同，课题组汇总脑电情绪识别关键频带和通道的相关研究，并从文献中总结归纳出脑电情绪识别的关键频带范围以及具有丰富情绪信息的脑电通道位置㊂接着，介绍四类脑电情绪特征且给出对应的特征提取方法，也指出各种脑电特征的提取难度和目前在情绪识别中的应用效果㊂然后，对基于深度学习的脑电情绪识别中的数据增强技术和注意力机制进行了阐述，指出数据增强技术的主流趋势和生成的人工情绪特征的类型，对各种注意力机制的作用方式和侧重点进行了对比分析㊂数据增强技术用来解决脑电数据量不足的问题，注意力机制则对情绪识别准确率的提高起到了关键作用㊂最后，对未来脑电情绪识别模型的通用性和脑电采集设备的研究方向做了一定的展望㊂关键词㊀情绪识别；脑电信号；深度学习；数据增强；注意力机制ＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－３２０８ ２０２４ ０２ ０１５．中图分类号㊀Ｒ３１８ ０４㊀㊀文献标志码㊀Ａ㊀㊀文章编号㊀１００２－３２０８（２０２４）０２－０２１１－０７本文著录格式㊀彭磊，魏国辉，马志庆，等．脑电信号情绪识别关键技术研究进展［Ｊ］．北京生物医学工程，２０２４，４３（２）：２１１－２１７．ＰＥＮＧＬｅｉ，ＷＥＩＧｕｏｈｕｉ，ＭＡＺｈｉｑｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＥＥＧｓｉｇｎａｌｓ［Ｊ］．ＢｅｉｊｉｎｇＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２４，４３（２）：２１１－２１７．ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＥＥＧｓｉｇｎａｌｓＰＥＮＧＬｅｉ，ＷＥＩＧｕｏｈｕｉ，ＭＡＺｈｉｑｉｎｇ，ＦＥＮＧＪｉｎｙｕ，ＬＩＹａｎｊｕｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｊｉｎａｎ㊀２５０３５５Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：ＬＩＹａｎｊｕｎ（Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｙａｎｊｕｎ５０３＠ｓｉｎａ ｃｏｍ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔ㊀Ｗｉｔｈｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎ⁃ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｃｃｕｒａｔｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｅｍｏｔｉｏｎｓｈａｓｂｅｃｏｍｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｓｈｏｗｎｇｒｅａｔｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｍｕｌｔｉｐｌｅｆｉｅｌｄｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍｅｄｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｔｒａｆｆｉｃｓａｆｅｔｙ，ａｎｄｅｄｕｃａｔｉｏｎ．ＡｎｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＥＧｈａｓｂｅｃｏｍｅａｐｏｐｕｌａｒｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｎｄｄｉｓｃｒｅｔｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｓ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄＥＥＧｐｕｂｌｉｃｄａｔａｓｅｔｓ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｓａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｓｉｚｅｏｆｄａｔａｓｅｔｓ，ｅｍｏｔｉｏｎａｌｌａｂｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅｉｒｉｍｐａｃｔｏｎＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔａｓｋｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓａｎｄＥＥＧｃｈａｎｎｅｌｓｏｎｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｖａｒｉｅｓ，ｗｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｒｅｌｅｖａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｋｅｙｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｏｆＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｋｅｙｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｒａｎｇｅｏｆＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＥＥＧｃｈａｎｎｅｌｓｗｉｔｈｒｉｃｈｅｍｏｔｉｏｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ．Ｎｅｘｔ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｆｏｕｒｔｙｐｅｓｏｆＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．ＩｔａｌｓｏｐｏｉｎｔｓｏｕｔｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｖａｒｉｏｕｓＥＥＧｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｃｕｒｒｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｉｎｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｒｅｅｌａｂｏｒａｔｅｄ，ｐｏｉｎｔｉｎｇｏｕｔｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｔｒｅｎｄｓｏｆｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｔｙｐｅｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｅｍｏｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｇｅｎｅｒａｔｅｄ．Ａｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｎｔｈｅｗａｙｓａｎｄｆｏｃｕｓｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ．ＤａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔＥＥＧｄａｔａ，ａｎｄａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｐｌａｙｓａｋｅｙｒｏｌｅｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃｅｒｔａｉｎｐｒｏｓｐｅｃｔｓａｒｅｍａｄｅｆｏｒｔｈｅｕｎｉｖｅｒｓａｌｉｔｙｏｆｆｕｔｕｒｅＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓａｎｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＥＥＧａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔ㊀ｅｍｏｔｉｏｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ＥＥＧｓｉｇｎａｌ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ图１㊀三种ＥＥＧ情绪识别流程Ｆｉｇｕｒｅ１㊀ＴｈｒｅｅＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓ０㊀引言基于生理信号的情绪识别技术是实现人机交互智能化的关键技术㊂而脑电信号（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ，ＥＥＧ）在众多生理信号中与情绪的相关性较高，且不易伪装，具有客观性和真实性［１］，故采用ＥＥＧ数据进行研究能够取得更为准确和真实的情绪识别效果㊂常见的情绪识别的流程图可分为三种，如图１所示㊂完整的ＥＥＧ情绪识别流程如图中第１行所示㊂由于采集ＥＥＧ数据的实验条件要求较高，许多研究者采用公开的ＥＥＧ数据集进行情绪识别研究㊂而公开数据集在进行ＥＥＧ数据采集时就已经去除了一些常见的干扰信号，故研究者在没有特殊要求时无需再对数据进行预处理操作，此类情绪识别流程如图中第２行所示㊂近年来，伴随着情绪识别算法的不断提出，有的研究者直接将数据输入到模型当中，利用模型自动提取ＥＥＧ数据的深层情绪特征并进行情绪分类㊂这种方法被称为端到端ＥＥＧ情绪识别，此类情绪识别流程如图中第３行所示㊂本文的主要贡献如下㊂（１）对ＥＥＧ关键频带和通道文献进行总结，并提出用于ＥＥＧ情绪识别的优势频带和通道㊂（２）对ＥＥＧ数据增强技术进行归纳，简述ＥＥＧ数据增强技术的发展㊂（３）对注意力机制应用于ＥＥＧ情绪识别任务的相关文献进行整理，简述各类注意力机制的作用方式和侧重点，并提出通用型注意力机制的设想㊂１㊀情绪模型人的内在情绪状态可以通过观察个人的生理信号和外部表达来获取［２］㊂想要识别情绪，就必须将情绪进行数学量化，只有将情绪划分为细致的数学模型，才能实现情绪的识别㊂较为常用的模型分为情绪离散模型和情绪连续模型㊂情绪离散模型将人的情绪分为几种基本情绪，其他情绪都是基本情绪的混合㊂Ｅｋｍａｎ等［３］提出快乐㊁愤怒㊁悲伤㊁厌恶㊁恐惧㊁惊讶为６种基本情绪，在许多国家的文化中普遍被人们所认知㊂Ｐｌｕｔｃｈｉｋ［４］提出可以将情绪用色轮的方式概念化，将情绪比作一种颜色，其他情绪是由基本情绪混合而成的㊂情绪连续模型则是将情绪视为情绪基本维度的组合㊂在情绪识别领域中应用最为广泛的当属Ｒｕｓｓｅｌｌ［５］提出的效价－唤醒（ｖａｌｅｎｃｅ⁃ａｒｏｕｓａｌ）情绪模型，横轴效价也可称之为快乐维度，表示情绪愉悦程度，纵轴唤醒表示情绪强烈程度，两种维度的组合来描述人的各种情绪㊂二维情绪模型如图２二维情绪模型所示㊂㊃２１２㊃北京生物医学工程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第４３卷图２㊀二维情绪模型Ｆｉｇｕｒｅ２㊀Ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｍｏｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌ２㊀ＥＥＧ公开数据集２ １㊀常用数据集介绍在脑电情绪识别领域应用最为广泛的则是Ｋｏｅｌｓｔｒａ等［６］提出名为ＤＥＡＰ的多模态数据集，其中的ＥＥＧ数据是进行基于脑电的情绪识别研究的重要数据㊂每个样本数据长６３ｓ，其中包含了３ｓ的基线时间㊂脑电数据分为两个数组，ｄａｔａ为４０（实验次数）ˑ４０（通道数）ˑ８０６４（６３ˑ１２８）的三维数组，ｌａｂｅｌ为４０ˑ４的二维数组㊂由于脑电情绪诱发实验开展困难，目前脑电情绪识别领域的公开数据集较少，常用公开数据集总结归纳表如表１所示㊂表１㊀常用公开数据集总结归纳表Ｔａｂｌｅ１㊀Ｓｕｍｍａｒｙｔａｂｌｅｏｆｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｐｕｂｌｉｃｄａｔａｓｅｔｓ参考文献数据库名称受试者数量通道数情绪标签Ｋｏｅｌｓｔｒａ等［６］ＤＥＡＰ３２４０唤醒㊁效价㊁支配㊁喜好Ｓｏｌｅｙｍａｎｉ等［７］ＭＡＨＮＯＢ⁃ＨＣＩ２７３２唤醒㊁效价㊁支配Ｚｈｅｎｇ等［８］ＳＥＥＤ１５６２积极㊁中性㊁消极Ｋａｔｓｉｇｉａｎｎｉｓ等［９］ＤＲＥＡＭＥＲ２３少量通道效价㊁唤醒㊁支配Ｓｏｎｇ等［１０］ＭＰＥＤ２３６２快乐㊁有趣㊁愤怒㊁恐惧等２ ２㊀数据集对比在上述的几种数据集中，ＥＥＧ数据量规模最大的是ＤＥＡＰ数据集，ＳＥＥＤ数据量居中，ＭＡＨＮＯＢ⁃ＨＣＩ数据集㊁ＤＲＥＡＭＥＲ数据集和ＭＰＥＤ数据集的数据量相对较小，这可能限制一些模型的情绪识别效果㊂其中ＤＥＡＰ㊁ＭＡＨＮＯＢ⁃ＨＣＩ和ＤＲＥＡＭＥＲ数据集的数据标签都具有效价和唤醒维度的数值记录，这有利于模型性能的验证工作，并容易确定受试者情绪在二维情绪模型中的位置㊂ＳＥＥＤ和ＭＰＥＤ数据集采用离散情绪标签，不利于确定受试者在二维情绪模型上的位置㊂３㊀基于ＥＥＧ情绪识别的关键频带和通道ＥＥＧ采集电极放置一般采用１０－２０电极放置系统，为了寻找最适合用于情感识别的脑电信号频带和通道，研究者们对ＥＥＧ频带和通道进行了大量实验㊂Ｙａｎｇ等［１１］的实验分类结果表明，高γ（３０１００Ｈｚ）带特征在情感识别中更有效，所提出的融合特征在公共数据集的高γ波段中获得了最高的分类精度㊂Ｖａｌｅｎｚｉ等［１２］使用３２通道脑电信号中的８个通道的脑电数据进行情绪识别，仍然实现了８７ ５％的平均情绪分类率㊂Ｚｈｅｎｇ等［１３］通过深度信念网络从多通道脑电信号中提取微分熵特征来进行情感识别，分析训练完成后的深度信念网络的权值分布，利用１２个通道脑电信号就实现了利用６４个通道脑电数据才能达到的识别准确率㊂Ｗａｎｇ等［１４］使用归一化互信息方法选择脑电３２通道的最优子集，可以使ＥＥＧ情绪识别在大幅减少ＥＥＧ通道的同时获得更高的准确率㊂近年来ＥＥＧ关键频带和通道文献总结如表２所示㊂从表２中可以看出脑电信号的情绪信息主要集中在β（１３ ３０Ｈｚ）和γ频段，且在γ频段更加集中㊂其他频段所包含的情绪信息相对来说较为稀少㊂根据表中ＥＥＧ情绪识别研究的通道统计和１０－２０系统图对照，发现大脑额叶区与颞叶区的ＥＥＧ数据具有更多的情绪信息，隐藏着更多的情绪特征㊂建议多采用额叶区与颞叶区的ＥＥＧ通道数据用于情绪识别研究，这有利于情绪识别技术的现实应用，实际设备应只需少量通道数据就能实现高准确率的情绪识别㊂４㊀ＥＥＧ四类情绪特征介绍４ １㊀时域特征波幅㊁标准差㊁均方根等均是ＥＥＧ的时域特征，可用统计方法提取此类特征㊂此方法操作简单，结㊃３１２㊃第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀彭磊，等：脑电信号情绪识别关键技术研究进展果清晰直观，但是由于脑电信号是一种非线性非稳态的信号，使用时域特征会加大后期特征识别的难度，现在脑电信号的时域特征多作为辅助手段应用在脑电情绪识别领域㊂Ｗａｇｈ等［２２］从脑电信号中提取出了方差㊁标准偏差㊁峰度㊁偏度等时域特征进行情绪识别㊂Ｌｉｕ等［２３］将时域的均值㊁标准差㊁原始信号与归一化信号的一阶差均值绝对值和二阶差均值绝对值６个统计特征融合进行情绪分类，发现相比于单一时域特征，使用融合的特征向量情绪识别准确率上升幅度较大㊂表２㊀ＥＥＧ关键频带和通道文献总结Ｔａｂｌｅ２㊀ＳｕｍｍａｒｙｏｆｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎｋｅｙＥＥＧｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓ参考文献发表时间关键频带关键通道研究方法Ｚｈａｎｇ等［１５］２０１６β和γ１９通道取得最佳准确度基于ＲｅｌｉｅｆＦ进行通道选择Öｚｅｒｄｅｍ等［１６］２０１７未提及Ｐ３，ＦＣ２，ＡＦ３，Ｏ１，Ｆｐ１多层感知机神经网络（ＭＬＰＮＮ）Ｚｈｅｎｇ等［１７］２０１９β和γ未提及相关系数特征选择方法分析Ｇｏｓｈｖａｒｐｏｕｒ等［１８］２０１９未提及ＦＰ１，Ｃ３，ＣＰ１，Ｐ３，Ｐｚ相干性分析和源定位方法Ｙｉｌｄｉｒｉｍ等［１９］２０２１未提及Ｆ３，Ｆ４，ＦＣ５，ＡＦ４，Ｔ７，Ｃ３，ＣＰ２，ＰＯ３，Ｏ１，Ｏ２群体智能算法（ｓｗａｒｍ⁃ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＳＩ）Ｐｅｎｇ等［２０］２０２１γ通道重要性从前到后递减：Ｔ７，ＴＰ７，Ｆｐ１，ＦＴ７，ＰＯ３，ＦＰＺ，ＦＰ２，ＴＰ８，ＡＦ３，Ｐ２ＧＦＩＬ框架识别Ｇｕｏ等［２１］２０２２未提及ＦＴ７，Ｔ７，ＴＰ７，Ｐ３，ＦＣ６，ＦＴ８，Ｔ８，Ｆ８ＤＣｏＴ模型评估通道重要性４ ２㊀频域特征频谱能量㊁功率谱密度㊁频带功率等是ＥＥＧ的频域特征，提取此类特征的方法有傅里叶变换㊁小波变换等方法，相比于ＥＥＧ时域特征，频域特征蕴含更为丰富的情绪信息，可以反映不同频带的能量分布和情绪相关性㊂Ｐｕｓａｒｌａ等［２４］将ＥＥＧ转换的二维频谱图提供给ＤＣＥＲＮｅｔ模型，准确率提升幅度为８％㊂Ｍｏｈａｍｍａｄｉ等［２５］使用离散小波变换在多个通道比较了不同频带之间的准确度，结果发现Ｇａｍｍａ频带的情绪准确率明显高于其他频带㊂４ ３㊀时频特征时频功率分布㊁时频相干等为ＥＥＧ的时频特征，特征提取方法有短时傅里叶变换㊁经验模态分解等㊂时频特征能够描述信号频率随时间的变化，可以同时反映时域和频域的信息㊂Ｃａｏ等［２６］利用小波变换对脑电信号分解，提取各个频段的时频信息，然后使用时间窗函数计算在时频域中的统计特征㊂Ｓａｌａｎｋａｒ等［２７］利用经验模态分解将ＥＥＧ分解为本征模态函数，保留了ＥＥＧ中时频域中的情绪特征㊂４ ４㊀非线性特征常见的非线性ＥＥＧ特征有微分熵㊁模糊熵㊁分形维数等，这些特征需应用复杂度理论和分形理论进行计算提取，难度较大，应选择合适的非线性脑电特征进行提取㊂其中微分熵（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｎｔｒｏｐｙ，ＤＥ）在ＥＥＧ情绪识别领域中应用广泛㊂Ｈｗａｎｇ等［２８］提取脑电信号中的ＤＥ特征作为ＣＮＮ模型的输入，实现了９０％的情绪识别准确率㊂Ｚｈｅｎｇ等［２９］在系统评估流行情绪识别算法的效率时，发现应用ＤＥ的模型性能优于其他模型㊂５㊀深度学习在脑电情绪识别领域的应用５ １㊀ＥＥＧ数据增强技术目前虽有公开数据集能够为基于脑电的情绪识别研究提供数据，但是相比较其他领域的实验数据量而言，ＥＥＧ数据量太少，且采集脑电数据又是一项成本较高的试验㊂于是研究者们利用数据增强技术产生更多的数据样本，能够在一定程度上解决样本不足的问题㊂目前ＥＥＧ数据增强技术主要分为两种［３０］：第一种是为信号添加噪声（如高斯噪声㊁泊松噪声等），第二种是使用深度学习生成模型㊂常用的数据增强模型有生成对抗网络（ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＧＡＮ）［３１］和变分自编码器（ａｕｔｏ⁃ｅｎｃｏｄｉｎｇｖａｒｉａｔｉｏｎａｌＢａｙｅｓ，ＶＡＥ）［３２］，其中ＧＡＮ是目前脑电数据增强领域中的重要理论，它能够学习数据的真实分布，从而产生更多类似分布的ＥＥＧ数据㊂Ｌｉｕ等［３３］利用ＧＡＮ生成多通道脑电图数据的差分熵特征图，再通过模型提取差分熵特征当中隐㊃４１２㊃北京生物医学工程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第４３卷藏的情绪信息，实验结果表明在基于脑电图的情感识别任务中有明显的改进㊂Ｗａｎｇ等［３４］在原始训练数据的每个特征样本中加入高斯噪声，以获得新的训练样本，从而一定程度上缓解深度学习模型的ＥＥＧ数据中缺乏训练样本的问题，实现了模型性能的改进㊂Ｐａｎ等［３５］利用ＧＡＮ生成功率谱密度形式的训练样本，在ＤＥＡＰ数据集和ＭＡＨＮＯＢ⁃ＨＣＩ数据集的实验结果表明，数据增强后识别精度有显著提高㊂准确率的提高有两个主要原因：一方面，数据增强增加了样本数量㊂另一方面，数据增强将每个类别的样本量增加到相同水平，从而实现了类别之间的平衡㊂近年的ＥＥＧ数据增强文献总结如表３所示㊂表３㊀ＥＥＧ数据增强文献总结Ｔａｂｌｅ３㊀ＳｕｍｍａｒｙｏｆｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎＥＥＧｄａｔａｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ参考文献发表时间产生数据样本类型数据增强方法Ｌｕｏ等［３６］２０２０功率谱密度和微分熵条件ＷａｓｓｅｒｓｔｅｉｎＧＡＮ㊁选择性ＶＡＥ和选择性ＷＧＡＮＢａｏ等［３７］２０２１ＤＥ特征转化的拓扑图像ＶＡＥ－Ｄ２ＧＡＮ模型扩充数据Ｚｈａｎｇ等［３８］２０２１ＤＥ特征人工数据多生成器条件ＷＧＡＮ（ｍｕｌｔｉｐｌｅｇｅｎｅｒａｔｏｒＣＷＧＡＮ，ＭＧ⁃ＣＷＧＡＮ）Ａｒｉ等［３９］２０２２ＣＷＴ尺度图像极限学习机自编码器（ｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ，ＥＬＭ⁃ＡＥ）从表３中能够看出，ＥＥＧ数据增强技术的主流趋势是使用深度神经网络学习ＥＥＧ数据的分布特征，生成人工提取的情绪特征如ＤＥ特征㊁功率谱密度和连续小波变换（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＣＷＴ）尺度图等特征数据样本，较少研究生成ＥＥＧ原始数据㊂另外，利用噪声的数据增强技术没有进一步新的方法提出㊂５ ２㊀基于注意力机制ＥＥＧ情绪识别神经网络人的大脑在处理信息时会将大部分注意力放在对自己来说最重要的信息区域，注意力机制的提出就是为了模仿人的这种信息处理方式㊂在脑电情绪识别中，注意力机制可以帮助模型更好地关注与情绪相关的特征㊂注意力机制在ＥＥＧ情绪识别研究常见的有通道注意力机制㊁自我注意力机制等㊂注意力机制可以改变情绪特征的权重，能够提高情绪识别的准确率㊂Ｔａｏ等［４０］提出了一种基于注意力的卷积递归神经网络（ａｔｔｅｎｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＣＲＮＮ），从脑电信号中提取更多的区别特征，提高情感识别的准确性㊂此模型能自适应地分配不同通道的权重，并采用ＣＮＮ提取编码的脑电信号的空间信息㊂在ＤＥＡＰ和ＤＲＥＡＭＥＲ数据库上分别取得了平均９３ ７２％和９３ ３８％的准确率㊂近年来关于基于注意力机制的ＥＥＧ情绪识别文献具体的总结如表４所示㊂从表４中可以看出，注意力机制与神经网络的融合能够取得良好的实验结果㊂但各种注意力机制改进试验的方式各有侧重，通道㊁区域和空间注意力机制其实质都是对脑电通道进行情绪权重划分，并随着模型训练逐步改进各个通道的情绪权重，从而提高情绪识别准确率㊂多头注意力机制能够使模型能够同时关注不同时间点之间的不同信息，更全面地捕捉脑电信号中的特征和结构，从而进一步提高模型的表现能力和泛化能力㊂频谱注意力机制侧重于学习不同频段的脑电信号在情绪识别任务中的重要性，此方法可以根据任务需求，自适应地调整不同频段的情绪权重，从而改进情绪识别效果㊂未来应将各种注意力机制进一步融合，形成同时对频带㊁通道和时间进行情绪权重划分的通用型注意力机制模型，进一步挖掘ＥＥＧ数据中的隐藏情绪信息，进一步提升模型的情绪识别准确率㊂６㊀总结与展望第一个问题是情绪识别神经网络模型的通用性较弱，目前大多数模型主要是针对主流ＥＥＧ公开数据集中的受试者的ＥＥＧ数据所设计的，如果更换ＥＥＧ数据源进行情绪识别，情绪识别的准确率会有较大幅度的下降，而迁移学习能够提高算法对不同ＥＥＧ数据的通用性，故应该在迁移学习方面投入时间精力，解决模型的通用性问题，并使模型具有跨域情绪识别能力㊂第二个问题是便携性的ＥＥＧ采集设备需要进一步革新，应该根据对ＥＥＧ情绪识别关键频带和通道的相关研究和与情绪相关的脑区研究，尽快研发一种便携性，低数量ＥＥＧ通道，抗干扰能力强，具有频带选择功能的ＥＥＧ采集设备㊂此种设备能够促进小型ＥＥＧ数据集的产生，而众多研究者的小型㊃５１２㊃第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀彭磊，等：脑电信号情绪识别关键技术研究进展表４㊀基于注意力机制的ＥＥＧ情绪识别文献总结Ｔａｂｌｅ４㊀ＳｕｍｍａｒｙｏｆｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｏｎＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ参考文献发表时间神经网络及所提取的情绪特征注意力机制数据集情绪分类标签各个维度的准确率／％Ｚｈａｎｇ等［４１］２０２１局部到全局ＢｉＬＳＴＭ（ｒｅｇｉｏｎｔｏｇｌｏｂａｌ⁃ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ⁃ＢｉＬＳＴＭ，Ｒ２Ｇ⁃ＳＴ⁃ＢｉＬＳＴＭ）情绪特征：局部到全局脑区更具区分性的时空脑电特征区域注意机制，确定不同脑区的权重，从而增强或削弱各脑区对情绪识别的贡献ＤＥＡＰ效价，唤醒，支配，喜欢平均９４ ６９Ｈｕ等［４２］２０２２ＣＮＮ⁃ＢｉＬＳＴＭ⁃ＭＨＳＡ情绪特征：时间序列，空间信息多头自注意力机制ＤＥＡＰ效价，唤醒，支配，喜欢平均９８ １０Ｘｉａｏ等［４３］２０２２４Ｄ⁃ＡＮＮ情绪特征：空间，频谱，时间特征频谱和空间注意机制，时间注意机制ＳＥＥＤ积极，中性，消极平均９６ １０Ｊｉａｎｇ等［４４］２０２２基于注意机制的混合网络（ＦＦＴ＿ＣＮＮ⁃ＬＳＴＭ⁃Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＦＦＴ＿ＣＬＡ）情绪特征：空间特征，时间特征通道注意力机制，自注意力机制ＤＥＡＰ效价，唤醒，支配，喜欢平均９２ ３８Ｌｉ等［４５］２０２２空间频率卷积自注意网络（ｓｐａｔｉａｌ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｓｅｌｆ⁃ａｔｔｅｎｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ，ＳＦＣＳＡＮ）情绪特征：空间和频带特征频带内自注意力学习频率信息，频带间最终注意力学习互补频率信息ＤＥＡＰ效价，唤醒，支配，喜欢９５ １５，９５ ７６，９５ ６４，９５ ８６ＥＥＧ数据集能够融合为数据量足够的ＥＥＧ公开数据集，故此种设备的研发将极大促进ＥＥＧ情绪识别研究㊂参考文献［１］㊀ＢｌａｃｋＭＨ，ＣｈｅｎＮＴＭ，ＩｙｅｒＫＫ，ｅｔａｌ．Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｏｆｆａｃｉａｌｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｎａｕｔｉｓｍｓｐｅｃｔｒｕｍｄｉｓｏｒｄｅｒｓ：ｉｎｓｉｇｈｔｓｆｒｏｍｅｙｅｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ＆ＢｉｏｂｅｈａｖｉｏｒａｌＲｅｖｉｅｗｓ，２０１７，８０：４８８－５１５．［２］㊀ＬｉｎＷ，ＬｉＣ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｓｔｕｄｉｅｓｏｎｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｊｕｄｇｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｉｇｎａｌｓ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２３，１３（４）：２５７３．［３］㊀ＥｋｍａｎＰ，ＦｒｉｅｓｅｎＷＶ，Ｏ ｓｕｌｌｉｖａｎＭ，ｅｔａｌ．Ｕｎｉｖｅｒｓａｌｓａｎｄｃｕｌｔｕｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｊｕｄｇｍｅｎｔｓｏｆｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｏｆｅｍｏｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙａｎｄＳｏｃｉａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９８７，５３（４）：７１２－７１７．［４］㊀ＰｌｕｔｃｈｉｋＲ．Ｔｈｅｎａｔｕｒｅｏｆｅｍｏｔｉｏｎｓ：ｈｕｍａｎｅｍｏｔｉｏｎｓｈａｖｅｄｅｅｐｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｒｏｏｔｓ，ａｆａｃｔｔｈａｔｍａｙｅｘｐｌａｉｎｔｈｅｉｒｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｔｏｏｌｓｆｏｒｃｌｉｎｉｃａｌｐｒａｃｔｉｃｅ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＳｃｉｅｎｔｉｓｔ，２００１，８９（４）：３４４－３５０．［５］㊀ＲｕｓｓｅｌｌＪＡ．Ａｃｉｒｃｕｍｐｌｅｘｍｏｄｅｌｏｆａｆｆｅｃｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙａｎｄＳｏｃｉａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，１９８０，３９（６）：１１６１－１１７８．［６］㊀ＫｏｅｌｓｔｒａＳ，ＭｕｈｌＣ，ＳｏｌｅｙｍａｎｉＭ，ｅｔａｌ．Ｄｅａｐ：ａｄａｔａｂａｓｅｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｕｓｉｎｇｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｉｇｎａｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１１，３（１）：１８－３１．［７］㊀ＳｏｌｅｙｍａｎｉＭ，ＬｉｃｈｔｅｎａｕｅｒＪ，ＰｕｎＴ，ｅｔａｌ．Ａｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｄａｔａｂａｓｅｆｏｒａｆｆｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｌｉｃｉｔｔａｇｇｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１１，３（１）：４２－５５．［８］㊀ＺｈｅｎｇＷＬ，ＬｉｕＷ，ＬｕＹ，ｅｔａｌ．Ｅｍｏｔｉｏｎｍｅｔｅｒ：ａｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｈｕｍａｎｅｍｏｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，２０１９，４９（３）：１１１０－１１２２．［９］㊀ＫａｔｓｉｇｉａｎｎｉｓＳ，ＲａｍｚａｎＮ．ＤＲＥＡＭＥＲ：ａｄａｔａｂａｓｅｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈＥＥＧａｎｄＥＣＧｓｉｇｎａｌｓｆｒｏｍｗｉｒｅｌｅｓｓｌｏｗ⁃ｃｏｓｔｏｆｆ⁃ｔｈｅ⁃ｓｈｅｌｆｄｅｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌａｎｄＨｅａｌｔｈＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１８，２２（１）：９８－１０７．［１０］㊀ＳｏｎｇＴ，ＺｈｅｎｇＷ，ＬｕＣ，ｅｔａｌ．ＭＰＥＤ：ａｍｕｌｔｉ⁃ｍｏｄａｌｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌｅｍｏｔｉｏｎｄａｔａｂａｓｅｆｏｒｄｉｓｃｒｅｔｅｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１９，７：１２１７７－１２１９１．［１１］㊀ＹａｎｇＫ，ＴｏｎｇＬ，ＳｈｕＪ，ｅｔａｌ．ＨｉｇｈｇａｍｍａｂａｎｄＥＥＧｃｌｏｓｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｅｍｏｔｉｏｎ：ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＨｕｍａｎＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０２０，１４：８９．［１２］㊀ＶａｌｅｎｚｉＳ，ＩｓｌａｍＴ，ＪｕｒｉｃａＰ，ｅｔａｌ．ＩｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇＥＥＧ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１４（８）：６０４－６２０．［１３］㊀ＺｈｅｎｇＷＬ，ＬｕＢＬ．ＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇｃｒｉｔｉｃａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｆｏｒＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＭｅｎｔａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２０１５，７（３）：１６２－１７５．［１４］㊀ＷａｎｇＺＭ，ＨｕＳＹ，ＳｏｎｇＨ．ＣｈａｎｎｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１９，７：１４３３０３－１４３３１１．［１５］㊀ＺｈａｎｇＪ，ＣｈｅｎＭ，ＺｈａｏＳ，ｅｔａｌ．ＲｅｌｉｅｆＦ⁃ｂａｓｅｄＥＥＧｓｅｎｓｏｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０１６，１６：１５５８．［１６］㊀ÖｚｅｒｄｅｍＭＳ，ＰｏｌａｔＨ．ＥｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＥＧｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｍｏｖｉｅｃｌｉｐｓｗｉｔｈｃｈａｎｎｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＢｒａｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１７，４：２４１－２５２．［１７］㊀ＺｈｅｎｇＷＬ，ＺｈｕＪＹ，ＬｕＢＬ．ＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｓｔａｂｌｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｖｅｒｔｉｍｅｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍＥＥＧ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ㊃６１２㊃北京生物医学工程㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第４３卷ＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１７，１０（３）：４１７－４２９．［１８］㊀ＧｏｓｈｖａｒｐｏｕｒＡ，ＧｏｓｈｖａｒｐｏｕｒＡ．ＡｎｏｖｅｌａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＥＥＧｅｌｅｃｔｒｏｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎａｕｔｏｍａｔｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｌａｇｇｅｄＰｏｉｎｃａｒｅ ｓｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｓＬＯＲＥＴＡ［Ｊ］．ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２０２０，１２（３）：６０２－６１８．［１９］㊀ＹｉｌｄｉｒｉｍＥ，ＫａｙａＹ，ＫｉｌｉçＦ．ＡｃｈａｎｎｅｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍＥＥＧｂａｓｅｄｏｎｓｗａｒｍ⁃ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２１，９：１０９８８９－１０９９０２．［２０］㊀ＰｅｎｇＹ，ＱｉｎＦ，ＫｏｎｇＷ，ｅｔａｌ．ＧＦＩＬ：ａｕｎｉｆｉｅｄｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓ，ａｎｄｃｈａｎｎｅｌｓｉｎＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｇｎｉｔｉｖｅａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌＳｙｓｔｅｍｓ，２０２２，１４（３）：９３５－９４７．［２１］㊀ＧｕｏＪＹ，ＣａｉＱ，ＡｎＪＰ，ｅｔａｌ．ＡｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｏｆｃｒｕｃｉａｌＥＥＧｃｈａｎｎｅｌｓ［Ｊ］．ＰｈｙｓｉｃａＡ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄｉｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２２，６０３：１２７７００．［２２］㊀ＷａｇｈＫＰ，ＶａｓａｎｔｈＫ．Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ⁃ｃｈａｎｎｅｌｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍｓｉｇｎａｌ（ＥＥＧ）ｂａｓｅｄｔｉｍｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｈｕｍａｎｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０２２，７８：１０３９６６．［２３］㊀ＬｉｕＹ，ＦｕＧ．Ｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂｙｄｅｅｐｌｙｌｅａｒｎｅｄｍｕｌｔｉ⁃ｃｈａｎｎｅｌｔｅｘｔｕａｌａｎｄＥＥＧｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＦｕｔｕｒｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０２１，１１９：１－６．［２４］㊀ＰｕｓａｒｌａＮ，ＳｉｎｇｈＡ，ＴｒｉｐａｔｈｉＳ．ＬｅａｒｎｉｎｇＤｅｎｓｅＮｅｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍＥＥＧｂａｓｅｄｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍｓｆｏｒｓｕｂｊｅｃｔｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０２２，７４：１０３４８５．［２５］㊀ＭｏｈａｍｍａｄｉＺ，ＦｒｏｕｎｃｈｉＪ，ＡｍｉｒｉＭ．Ｗａｖｅｌｅｔ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇＥＥＧｓｉｇｎａｌ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７，２８：１９８５－１９９０．［２６］㊀ＣａｏＸ，ＺｈａｏＫ，ＸｕＤ．Ｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅ⁃ｅｌｅｃｔｒｏｄｅＥＥＧｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ⁃ｆｅａｔｕｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｉｎｔｉｍｅ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓ：ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＳｅｒｉｅｓ，２０２１，１８２７（１）：０１２０３１．［２７］㊀ＳａｌａｎｋａｒＮ，ＭｉｓｈｒａＰ，ＧａｒｇＬ．ＥｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍＥＥＧｓｉｇｎａｌｓｕｓｉｎｇｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｅｃｏｎｄ⁃ｏｒｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｐｌｏｔ［Ｊ］．ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０２１，６５：１０２３８９．［２８］㊀ＨｗａｎｇＳ，ＨｏｎｇＫ，ＳｏｎＧ，ｅｔａｌ．ＬｅａｒｎｉｎｇＣＮＮｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍＤＥｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２０，２３：１３２３－１３３５．［２９］㊀ＺｈｅｎｇＷＬ，ＺｈｕＪＹ，ＬｕＢＬ．ＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｓｔａｂｌｅｐａｔｔｅｒｎｓｏｖｅｒｔｉｍｅｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍＥＥＧ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１７，１０（３）：４１７－４２９．［３０］㊀ＬａｓｈｇａｒｉＥ，ＬｉａｎｇＤ，ＭａｏｚＵ．Ｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｄｅｅｐ⁃ｌｅａｒｎｉｎｇ⁃ｂａｓｅｄｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅＭｅｔｈｏｄｓ，２０２０，３４６：１０８８８５．［３１］㊀ＢｈａｔＳ，ＨｏｒｔａｌＥ．ＧＡＮ⁃ｂａｓｅｄｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＥＥＧｓｉｇｎａｌｓ［Ｃ］／／Ｔｈｅ１４ｔｈＰｅｒｖａｓｉｖｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓＲｅｌａｔｅｄｔｏＡｓｓｉｓｔｉｖｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｃｏｒｆｕ，Ｇｒｅｅｃｅ：ＡＣＭ，２０２１：４５３－４５８．［３２］㊀ＴｉａｎＣ，ＭａＹ，ＣａｍｍｏｎＪ，ｅｔａｌ．Ｄｕａｌ⁃ｅｎｃｏｄｅｒＶＡＥ⁃ＧＡＮｗｉｔｈｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎａｌＥＥＧｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＲｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，３１：２０１８－２０２７．［３３］㊀ＬｉｕＱ，ＨａｏＪ，ＧｕｏＹ．ＥＥＧｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈａｔａｓｋ⁃ｄｒｉｖｅｎＧＡＮ［Ｊ］．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，２０２３，１６：１１８．［３４］㊀ＷａｎｇＦ，ＺｈｏｎｇＳ，ＰｅｎｇＪ，ｅｔａｌ．ＤａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｍ］／／ＭｕｌｔｉＭｅｄｉａＭｏｄｅｌｉｎｇ．Ｂａｎｇｋｏｋ，Ｔｈａｉｌａｎｄ：ＳｐｒｉｎｇｅｒＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１８：８２－９３．［３５］㊀ＰａｎＢ，ＺｈｅｎｇＷ．ＥｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＥＧｕｓｉｎｇｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｓａｎｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｎｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅ，２０２１，２０２１：２５２０３９４．［３６］㊀ＬｕｏＹ，ＺｈｕＬＺ，ＷａｎＺＹ，ｅｔａｌ．ＤａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｎｈａｎｃｉｎｇＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｅｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２０，１７（５）：０５６０２１．［３７］㊀ＢａｏＧ，ＹａｎＢ，ＴｏｎｇＬ，ｅｔａｌ．ＤａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０２１，１５：７２３８４３．［３８］㊀ＺｈａｎｇＡ，ＳｕＬ，ＺｈａｎｇＹ，ｅｔａｌ．ＥＥＧｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈａｍｕｌｔｉｐｌｅｇｅｎｅｒａｔｏｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＷａｓｓｅｒｓｔｅｉｎＧＡＮ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｌｅｘ＆ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０２２，８：３０５９－３０７１．［３９］㊀ＡｒｉＢ，ＳｉｄｄｉｑｕｅＫ，ＡｌçｉｎÖＦ，ｅｔａｌ．ＷａｖｅｌｅｔＥＬＭ⁃ＡＥｂａｓｅｄｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇＥＥＧｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２２，１０：７２１７１－７２１８１．［４０］㊀ＴａｏＷ，ＬｉＣ，ＳｏｎｇＲ，ｅｔａｌ．ＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｖｉａｃｈａｎｎｅｌ⁃ｗｉｓｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｓｅｌｆａｔｔｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２３，１４（１）：３８２－３９３．［４１］㊀ＺｈａｎｇＰ，ＭｉｎＣ，ＺｈａｎｇＫ，ｅｔａｌ．Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍｆｅａｔｕｒｅｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｗｉｔｈａｔｔｅｎｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄａｎｔａｇｏｎｉｓｍｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０２１，１５：７３８１６７．［４２］㊀ＨｕＺ，ＣｈｅｎＬ，ＬｕｏＹ，ｅｔａｌ．ＥＥＧ⁃ｂａｓｅｄｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｍｕｌｔｉ⁃ｈｅａｄｓｅｌｆ⁃ａｔｔｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２２，１２（２１）：１１２５５．［４３］㊀ＸｉａｏＧ，ＳｈｉＭ，ＹｅＭ，ｅｔａｌ．４Ｄａｔｔｅｎｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＮｅｕｒｏｄｙｎａｍｉｃｓ，２０２２，１６（４）：８０５－８１８．［４４］㊀ＪｉａｎｇＨ，ＷｕＤ，ＴａｎｇＸ，ｅｔａｌ．ＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇａｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｂａｓｅｄｏｎａｎｏｐｔｉｍｉｚｅｄｈｙｂｒｉｄｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，Ｍａｔｅｒｉａｌｓ＆Ｃｏｎｔｉｎｕａ，２０２２，７３（２）：２６９７－２７１２．［４５］㊀ＬｉＤ，ＸｉｅＬ，ＣｈａｉＢ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｓｅｌｆ⁃ａｔｔｅｎｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒＥＥＧｅｍｏｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２２，１２２：１０８７４０．（２０２３－０７－２６收稿，２０２３－１０－２４修回）㊃７１２㊃第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀彭磊，等：脑电信号情绪识别关键技术研究进展。
基于脑电的情绪识别研究综述
基于脑电的情绪识别研究综述一、本文概述随着和神经科学的深入发展，基于脑电的情绪识别研究已经成为一个备受瞩目的交叉学科领域。
情绪，作为人类心理活动的重要组成部分，不仅影响着我们的日常决策、社交互动，还与心理健康和疾病的发生发展密切相关。
因此，通过技术手段准确识别和理解个体的情绪状态，对于提升人机交互的自然度、改善心理健康治疗以及推动情感计算等领域的发展具有深远的意义。
脑电信号，作为大脑活动的直接反映，蕴含着丰富的情绪信息。
基于脑电的情绪识别研究旨在通过分析脑电信号中蕴含的情绪特征，实现对个体情绪状态的准确分类和识别。
本文旨在综述基于脑电的情绪识别研究的发展历程、主要方法、技术应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。
通过对相关文献的梳理和评价，本文旨在为该领域的研究者提供全面的研究视角和深入的理论支撑，推动基于脑电的情绪识别研究的进一步发展和应用。
二、脑电信号与情绪的关系脑电信号，作为大脑活动的直接反映，与情绪状态之间存在着密切的关联。
情绪的产生和变化不仅会影响个体的行为表现，还会在大脑的电生理活动中留下明显的痕迹。
通过脑电信号的分析，可以揭示情绪产生的神经机制，以及情绪在不同脑区的动态变化过程。
在情绪识别的研究中，脑电信号的分析主要关注两个方面：一是脑电信号的频率特性，二是脑电信号的空间分布。
脑电信号的频率特性与情绪状态密切相关。
例如，当人们处于愉悦或兴奋的情绪状态时，脑电信号中的高频成分（如β波）往往会增加；而当人们处于悲伤或恐惧的情绪状态时，低频成分（如α波和θ波）则可能会增加。
这种频率特性的变化，可以为情绪识别提供重要的线索。
脑电信号的空间分布也是情绪识别研究中的重要内容。
不同情绪状态下，大脑活动的空间分布模式会有所不同。
例如，当人们感到愉悦时，大脑的额叶和颞叶区域的活动可能会增强；而当人们感到悲伤时，大脑的顶叶和枕叶区域的活动可能会增加。
这种空间分布模式的变化，可以为我们提供关于情绪状态的更多信息。
基于脑电信号的情绪识别研究
基于脑电信号的情绪识别研究I. 引言脑电信号（Electroencephalogram, EEG）是一种记录大脑神经活动的生理信号，在神经学、心理学、认知科学和人机交互等领域得到了广泛应用。
情绪是人类一种非常复杂的心理状态，如何通过脑电信号来实现情绪的识别一直是一个热门研究方向。
情绪识别在自动化人机交互、设计师用户体验等领域都有着广泛的应用场景。
本文将从情绪和脑电的基本原理、情绪识别研究现状、基于脑电信号的情绪识别技术、情绪识别技术的应用场景等四个方面展开讨论。
II. 情绪和脑电的基本原理情绪是人类复杂的心理状态之一，它可以显著影响人的认知、思维和行为等方面。
脑电信号是大脑神经元群体在时间和空间上的同步放电的结果。
不同情绪状态下，大脑的神经元同步度和位置分布有不同的变化，这些变化体现在脑电信号的波形和频率上。
例如，愉悦情绪状态下的脑电信号的频率较高、波形较平稳，而愤怒情绪状态下的脑电信号的波形较复杂，频率较低。
因此，基于脑电信号来实现情绪的识别具有可行性。
III. 情绪识别研究现状情绪识别是一项具有挑战性的任务，目前学术界和工业界有许多有关情绪识别的研究。
早期的情绪识别研究主要依靠生理学和心理学的传统方法，如量表调查、自我报告、生理指标（如脉搏、血压、电导值等）等，但这些方法存在主观性、测量复杂等问题。
近年来，随着脑电信号采集和分析技术的不断发展，基于脑电信号的情绪识别也逐渐受到关注。
目前，情绪识别的主要方法有基于时间域的方法、频域方法、时频域方法和基于分类器的方法等。
IV. 基于脑电信号的情绪识别技术在基于脑电信号的情绪识别技术中，常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征、时频特征和非线性特征等。
时域特征常用的有均值、标准差、斜度、波幅等；频域特征常用的有能量、功率谱密度、相关性等；时频特征常用的有小波变换、短时傅里叶变换等；非线性特征常用的有样本熵、分形维数、混沌指数等。
针对特征提取过程中存在的困难，如特征间相关性、数据噪声等问题，通常采用降维技术，例如主成分分析、独立成分分析等。
《基于脑电信号样本熵的情感识别》范文
《基于脑电信号样本熵的情感识别》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要分支，近年来在心理学、人机交互、智能辅助系统等领域得到广泛关注。
传统的情感识别主要基于语言、语音、面部表情等模态进行。
然而，随着研究的深入，人类情感的脑机制逐渐被揭示，基于脑电信号（EEG）的情感识别技术成为研究热点。
本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法，以期为情感计算提供新的思路和方向。
二、脑电信号与情感识别脑电信号是大脑活动时产生的电信号，具有高时间分辨率和低空间分辨率的特点。
研究表明，不同情感状态下，大脑的电活动会发生变化，因此脑电信号可以作为情感识别的有效依据。
然而，由于脑电信号具有高度的非线性和非平稳性，如何从这些数据中提取出有效的情感特征成为关键问题。
三、样本熵理论及应用样本熵是一种用于衡量序列复杂性的统计量，其基本思想是通过比较不同序列的相似性来计算熵值。
在脑电信号处理中，样本熵可以用于衡量脑电信号的复杂性和规律性。
本文将样本熵理论引入到情感识别中，通过对不同情感状态下的脑电信号进行样本熵计算，以期提取出与情感相关的特征。
四、基于样本熵的情感识别方法1. 数据采集：首先，需要采集不同情感状态下的脑电信号样本。
这些样本可以通过实验或实际场景获得，如观看不同情绪的影片或图片等。
2. 预处理：对采集到的脑电信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高信号的质量。
3. 计算样本熵：对预处理后的脑电信号进行样本熵计算，提取出与情感相关的特征。
4. 特征提取与分类：通过机器学习算法对提取出的特征进行分类和训练，建立情感识别模型。
5. 评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
五、实验结果与分析本文通过实验验证了基于样本熵的情感识别方法的可行性和有效性。
实验结果表明，该方法能够有效地从脑电信号中提取出与情感相关的特征，并实现较高的情感识别准确率。
同时，通过对不同情感状态下的样本熵进行比较和分析，可以进一步揭示不同情感状态下的脑电活动规律和特点。
《2024年基于脑电信号的压力状态识别研究》范文
《基于脑电信号的压力状态识别研究》篇一一、引言在现代社会中，压力已经成为一个普遍存在的现象，它不仅影响着个体的心理健康，还可能对个体的生理健康产生深远的影响。
压力状态的准确识别对于预防和治疗因压力引起的各种疾病具有重要意义。
近年来，随着脑电信号处理技术的发展，基于脑电信号的压力状态识别研究逐渐成为研究的热点。
本文旨在探讨基于脑电信号的压力状态识别的方法和效果。
二、脑电信号与压力状态脑电信号是一种反映大脑活动的电信号，具有非侵入性、高时间分辨率等优点。
压力状态下，个体的脑电信号会发生变化，因此，通过分析脑电信号可以有效地识别个体的压力状态。
压力状态下，大脑的电活动主要表现在额叶、顶叶等区域，这些区域的脑电信号变化与压力状态有密切的关系。
三、脑电信号处理技术脑电信号的处理是压力状态识别的关键。
目前，常用的脑电信号处理技术包括滤波、特征提取和分类等。
滤波技术可以去除脑电信号中的噪声，提高信号的质量；特征提取技术可以从脑电信号中提取出与压力状态相关的特征；分类技术则根据提取的特征对压力状态进行分类。
四、基于脑电信号的压力状态识别方法基于脑电信号的压力状态识别方法主要包括以下步骤：首先，通过脑电图仪采集个体的脑电信号；其次，对脑电信号进行预处理，包括滤波、去噪等；然后，提取与压力状态相关的特征，如功率谱密度、事件相关电位等；最后，利用分类器对提取的特征进行分类，识别个体的压力状态。
五、实验与结果分析为了验证基于脑电信号的压力状态识别方法的有效性，我们进行了实验。
实验对象为50名健康成年人，通过脑电图仪采集他们在不同压力状态下的脑电信号。
我们使用了多种特征提取方法和分类器进行压力状态的识别，并对比了不同方法的识别效果。
实验结果表明，基于脑电信号的压力状态识别方法具有较高的准确性和可靠性。
其中，基于功率谱密度的特征提取方法和支持向量机分类器的组合表现最佳。
在实验条件下，该方法对压力状态的识别准确率达到了90%。
《基于脑电信号的压力状态识别研究》范文
《基于脑电信号的压力状态识别研究》篇一一、引言在当代社会，压力已成为人们普遍面临的问题，其长期影响可能对个体健康产生重大影响。
随着科技的进步，越来越多的研究开始探索压力状态识别的有效方法。
本文基于脑电信号的压力状态识别研究，旨在通过分析脑电信号来识别个体的压力状态，为压力管理提供科学依据。
二、脑电信号与压力状态识别脑电信号（EEG）是反映大脑活动的一种非侵入性指标，能够提供关于大脑功能状态的信息。
近年来，越来越多的研究表明，脑电信号与个体的压力状态之间存在密切关系。
因此，通过分析脑电信号来识别个体的压力状态成为一项有潜力的研究。
三、研究方法本研究采用脑电信号采集设备记录受试者在不同压力状态下的脑电信号。
具体实验流程如下：1. 实验准备：选择受试者，设计实验环境，准备脑电信号采集设备。
2. 数据采集：让受试者在不同压力状态下进行实验任务，如数学计算、情感识别等，同时记录其脑电信号。
3. 数据处理：对采集的脑电信号进行预处理，如滤波、去噪等，然后提取特征。
4. 压力状态识别：利用机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，识别个体的压力状态。
四、实验结果与分析通过实验，我们获得了大量数据，并进行了深入分析。
结果表明，不同压力状态下，个体的脑电信号特征存在显著差异。
具体分析如下：1. 特征提取：从脑电信号中提取了多个特征，如功率谱密度、频带能量等。
通过对比不同压力状态下的特征，发现它们在数值上存在显著差异。
2. 压力状态识别：利用机器学习算法对提取的特征进行训练和分类。
通过对比多种算法的性能，发现支持向量机（SVM）在识别不同压力状态时表现较好。
在实验数据集上，SVM的准确率达到了90%。
基于脑电信号的心理学研究
基于脑电信号的心理学研究近年来，基于脑电信号的心理学研究逐渐受到了广泛的关注。
这种研究方法利用脑电信号来了解人类心理和认知的内部运作方式。
在此基础上，可以探究人类思维活动的差异，透彻了解人类的认知过程，揭示人类的心理状态和行为特征，从而在一定程度上促进心理学的发展。
首先，基于脑电信号的心理学研究可以揭示人类的认知过程，如注意力、记忆等。
例如，通过脑电波测量技术，研究员能够准确地记录人的大脑活动过程和信号，从而有效地测量人的注意力和记忆活动。
利用这种技术，研究员可以了解人类的认知过程，比如人类处理信息的时间、策略等，更重要的是，通过这些研究揭示出人类的认知不足之处，为开展后续的认知行为干预提供了支持。
其次，基于脑电信号的心理学研究在人类心理特征研究上也有着重要的意义。
例如，人的情绪状态，已经成为心理学研究领域中一个常见的主题。
通过脑电信号进行非侵入性测量，可以准确地获取人的情绪状态。
在这方面的研究中，可行性测量结果与自我报告成相对应，验证了其准确性。
因此，基于脑电信号的心理学研究只能帮助深入了解人类情绪体验中的机制、规律和变化，甚至可以扩展到普通人的心理状态与受到创伤的心理状态等领域，提高心理干预的质量。
与此同时，基于脑电信号的心理学研究对行为诱导进行干预手段的实施、提高效率以及质量也有一定的作用。
利用脑电波测量技术，研究员可以准确地测定人的大脑活动和信号，通过自由视野的眼动或者新的实验技术，可以以操作方式针对行为领域作出干预，使得受研究对象的行为表现更加精确和准确。
同时，研究员也可以对比某些行为诱导条件下的大脑电信号，找到最佳诱导方式并最大程度地避免不良、情绪消极的结果。
总之，基于脑电信号的心理学研究在现代心理学研究中具有重要的地位和意义，已经成为若干领域的基础研究手段之一。
利用这种方法，可帮助我们了解人类的认知过程、提高人类的认知和情感、行为质量，使得更好，更充实的生活方式得以实现。
当然，此类研究还存在一些挑战，例如测量中可能受到干扰、测量血压和其他生理数据的可操作性等方面的问题，需要我们在以后的研究中不断完善优化，提高其可靠度、准确性和精确性，实现更加精细和准确的数据分析以及实践干预效果。
基于脑电信号的情感识别研究
基于脑电信号的情感识别研究随着科技的不断进步，脑机接口技术越来越受到关注。
而在脑机接口技术中，基于脑电信号的情感识别技术正在被越来越多的科学家和研究者所关注。
这种技术能够通过测量脑电信号来分析人的情感状态，从而为心理学、神经科学、医疗、情感计算和人机交互等领域提供了重要的研究基础和技术支持。
一、情感识别的意义情感是人类生活中非常关键的因素，而能够准确测量和分析人类情感状态的技术也具有非常重要的应用价值。
例如，在医疗健康领域，基于脑电信号的情感识别技术能够帮助医疗人员更好地了解患者的情感状态，从而更好地选择治疗方案。
在产品设计中，了解用户的情感状态，可以更好地根据用户的需求来设计产品，提高产品的满意度。
此外，情感触发系统还广泛应用于游戏、电影、电视等娱乐领域，通过情感识别技术来感知用户的情感状态，从而调整系统反应，提升用户的使用体验。
二、基于脑电信号的情感识别技术人类的情感状态可以通过肌肉运动、声音、面部表情等方式来表达，而基于脑电信号的情感识别技术则是通过分析人的脑电信号，来识别人的情感状态。
脑电波是人脑活动所产生的电信号，通过测量人的脑电波信号，分析不同脑电波信号的特征参数，可以识别人的情感状态。
目前，常用的方法是通过采集被试者处于不同情感状态下的脑电信号，进行数据分析和处理，从而得出情感与脑电信号的相关性。
常用的情感分类包括愉快、悲伤、愤怒、恐惧和惊讶等五种基本情绪状态，以及高兴、平静、疲劳、焦虑、压力、专注度等情感维度。
在情感识别过程中，需要利用特征提取技术将脑电信号数据转化成特征向量进行分类，以此建立情感识别模型。
三、基于脑电信号的情感识别在实际应用中的挑战虽然基于脑电信号的情感识别技术有着广泛的应用前景，但在实际应用过程中，还存在许多挑战和困难。
例如，不同被试者之间存在个体差异，同一被试者在不同情境下也存在差异；不同情感状态之间存在模糊性；脑电信号本身具有较低的信噪比，数据质量和采集环境对识别结果也有重要影响等等。
基于深度学习的脑电信号分类与认知识别研究
基于深度学习的脑电信号分类与认知识别研究脑电信号（Electroencephalogram，简称EEG）是一种记录脑电活动的无创性生理信号。
通过对EEG信号的分析，可以了解到大脑在不同认知任务下的工作状态，从而实现对脑功能活动的认知识别。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在脑电信号分类与认知识别方面取得了显著的突破。
一、脑电信号的特点脑电信号具有以下几个特点：1. 高时域分辨率：EEG信号可以提供毫秒级别的时序信息，可以捕捉到大脑活动的瞬时变化。
2. 无创性：EEG信号采集不需要穿刺或手术，通过在头皮上放置电极即可实现信号采集。
3. 多通道采集：一般使用多个电极同时采集EEG信号，可以获取到大脑不同区域的活动信息。
4. 信号噪声大：EEG信号非常容易受到眼球运动、肌电活动等干扰，信号质量较低，需要进行预处理。
二、脑电信号分类与认知识别的意义脑电信号分类与认知识别可以帮助我们了解不同认知任务下的脑部活动模式，从而推测脑部的认知功能机制。
这对于神经科学的研究具有重要的意义。
另外，脑电信号分类与认知识别还可以应用于脑机接口技术中，实现对运动、语音等指令的识别和控制。
三、传统方法在脑电信号分类与认知识别中的问题传统的脑电信号分类与认知识别方法通常基于人工特征提取和传统机器学习方法，存在以下问题:1. 特征提取困难：脑电信号具有高维复杂的时空特征，人工提取有效特征耗时耗力且效果有限。
2. 特征选择问题：由于脑电信号具有高度相关性，仅保留部分特征可能导致信息丢失，影响分类效果。
3. 模型泛化能力不足：传统机器学习方法对于训练集外的数据泛化能力较弱，容易产生过拟合问题。
4. 对异常数据敏感：传统方法对于噪声和干扰较为敏感，对信号质量要求较高。
四、深度学习在脑电信号分类与认知识别中的应用近年来，深度学习逐渐成为脑电信号分类与认知识别中的主流方法。
深度学习通过复杂的神经网络结构和自动学习的能力，能够有效处理高维复杂的脑电信号数据，提取其中的潜在信息，并实现准确的分类与识别。
基于脑电波与心电特征的情绪识别技术研究
基于脑电波与心电特征的情绪识别技术研究随着科技与人工智能的不断发展，情感计算在人机交互领域中扮演了越来越重要的角色。
情绪识别就是其中重要的一环。
情绪识别技术旨在通过电生理信号监测获得人的情感状态，进行情绪分析，以实现智能服务与人机交互的高效性。
而脑电波和心电特征作为情绪识别的主要特征，成为研究的热点。
一、脑电波与情绪脑电波是指大脑神经元的电活动所产生的电信号，一般用电极测量。
研究表明，脑电波与情绪之间存在着紧密的联系。
比如，脑电波的频率与情绪的激励性和情绪的愉悦度有明显的关联。
低频脑电波（δ和θ波）与消极情绪具有正相关，而高频脑电波（β和γ波）与积极情绪呈现正相关。
此外，脑电波的波幅也能反映出不同情绪状态下的心理活动强度。
基于脑电波的情绪识别技术通常采用机器学习和人工智能的方法，如神经网络、支持向量机等，以挖掘出不同情绪间的差异，建立情绪分类模型。
这种方法对于区分不同情绪类型、判断情感强度等有较好的效果。
二、心电特征与情绪心电波反映了心脏电生理活动的变化，是一种与情绪密切相关的信号。
通过心电特征的提取和分析，可以较为准确地识别出不同情绪状态下心电图变化的差异。
具体来说，情绪状态的愉悦度与心电信号的频率变化有较大的关联。
一般来说，愉悦度高的人心电波的主频率偏高，低愉悦度的人则偏低。
而心电信号的振幅变化则与情绪的强度相关，强情绪带来的心电信号幅度较大，反之则较小。
基于心电特征的情绪识别技术主要采用特征提取和机器学习算法结合的方法实现情绪分类。
该方法的优势在于心电信号较易测量，适用于个人生活中的情绪监测。
三、基于脑电波和心电特征的情绪分类脑电波与心电特征分别在不同情绪分析领域有其优势和适用性，但单独运用会存在误判和漏判等问题。
因此，利用两种特征的结合可以提高情绪识别的效果和准确率。
一种常见的方法是先使用脑电波针对情绪进行长时序监测，得到情绪的整体变化规律。
然后将心电特征用于情感的强度分析，实现情感的细致测定。
基于脑电信号的认知功能研究
基于脑电信号的认知功能研究随着科技的进步，人们对人类的大脑和认知功能的研究也越来越深入。
其中，基于脑电信号的认知功能研究受到了越来越多的关注。
脑电信号是记录人脑电活动的电信号，通过对脑电信号的分析和处理，可以研究人脑的认知功能、学习、记忆、情感等方面的活动。
首先，对什么是脑电信号进行简要介绍。
脑电信号是通过电极记录到头皮上的电信号，是反映大脑神经元电活动的结果。
这种脑电信号可以被记录、测量、分析，并用于研究人类的认知功能。
随着技术的进步，脑电信号的分析和处理方法也在不断地改进和完善。
进一步探究脑电信号的应用，我们可以发现，脑电信号被广泛用于研究人类的认知功能和行为。
例如，研究人们对语言的感知、认知、产生和理解，以及在运动和感知任务中大脑的反应等等。
此外，基于脑电信号的技术也可以用于辅助疾病的诊断和治疗。
实际上，现代医学和心理学已经将基于脑电信号的技术运用于很多领域，不仅对药物疗法和行为疗法进行了评估，还用于神经反馈治疗等领域。
对于基于脑电信号的认知功能研究，有许多方法可以用来记录和分析脑电信号。
其中，时间-频率分析和事件相关电位（ERPs）是被广泛使用的技术。
时间-频率分析通常用来分析大脑在特定频率（例如，某一频段）上的活动。
而ERPs通常用于分析大脑对某一特定刺激事件的反应。
这两种方法都可以被用来研究人类的认知和行为。
最近，基于脑电信号的神经反馈治疗也受到越来越多的关注。
神经反馈治疗是一种依赖于神经信号的诊断和治疗方法，它可以通过让患者改变大脑的电活动来治疗某些疾病，例如，焦虑症、注意力缺陷多动障碍等等。
一般来说，这种治疗方法需要将脑电活动与特定任务联系起来，例如，通过听力任务或者个人内省等方法。
在这些任务执行中，技术会根据脑电反馈信号来评估患者的大脑活动模式。
在这些方面，神经反馈治疗的潜在用途和效益正在不断地得到研究和探索。
总之，随着技术的不断发展和推进，基于脑电信号的认知功能研究也在不断地获得进展。
基于神经网络的语音情绪识别技术研究
基于神经网络的语音情绪识别技术研究随着人工智能技术的进步，人们对于语音情绪识别技术的需求越来越高。
而相比于传统的情感识别方法，基于神经网络的语音情绪识别技术具有更高的准确率和更广泛的适用性。
一、神经网络的基本原理神经网络是模拟生物神经网络的人工神经网络，它可以通过类似于人脑的学习方式进行自我训练和优化。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都接受一些输入信号，并产生一个输出信号。
神经元之间通过权重进行连接，权重表示了不同神经元之间传递信息的强度。
神经网络的学习过程就是通过不断地调整权重，从而实现输入输出的映射。
二、语音情绪识别技术的发展传统的语音情绪识别技术主要基于信号处理和语音特征提取的方法。
这些方法通过提取声学特征，如基频、非谐波能量、声调等，来判断说话人的情感状态。
然而，随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的语音情绪识别技术日益成为研究热点。
基于神经网络的语音情绪识别技术主要分为两类：基于语音特征的识别和基于语音自适应特征的识别。
基于语音特征的识别主要采用多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等神经网络模型，而基于语音自适应特征的识别则采用了自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）等。
三、神经网络在语音情绪识别方面的应用基于神经网络的语音情绪识别技术已经广泛应用于各个领域，包括语音助手、车载语音识别、智能对话系统、心理诊断等。
其中，对于语音助手和车载语音识别应用来说，识别准确率和识别速度是最为关键的因素。
而对于心理诊断等应用来说，模型的稳定性和可解释性则更为重要。
目前，在语音情绪识别方面，最具代表性的研究之一是i-vector和x-vectors技术。
这些技术通过分析语音发声人的空间特征来区分不同的情绪状态。
与传统的基于声学特征的方法相比，这些方法具有更高的识别准确率和更广泛的适用性。
四、神经网络在未来的发展趋势基于神经网络的语音情绪识别技术在未来的发展中，将会更加注重模型的稳定性和可解释性。
基于脑电信号的认知负荷评估方法研究
基于脑电信号的认知负荷评估方法研究随着现代社会日益发展，各行各业的压力都越来越大，工作与学习的负荷也随之增加。
于是，如何科学地评估人的认知负荷，进而对该负荷做合理的调整就变得尤为重要。
基于脑电信号的认知负荷评估方法应运而生。
一、认知负荷的定义与测量方法认知负荷，通俗地说就是人们在进行某项任务时所需要的心理资源，包括注意力、认知记忆、推理等。
因此，认知负荷的大小可以用该任务所需要的心理资源的多少来衡量。
例如，在洗碗的过程中，如果要同时听音乐，那么洗碗所需的心理资源会相应增加，这时候认知负荷就更大。
一般来说，认知负荷有两种测量方法：主观评估法和客观评估法。
主观评估法是指根据被试对自己的认知负荷进行自我评估，如问卷调查，表格填写等。
但是由于人们对自身身体和心理状态难以完全了解，主观评估法的结果可能存在一定误差。
客观评估法则是通过对被试进行生理测量，如脑电图（EEG）信号、眼动信号、心率变异性等，来分析被试在某项任务下认知负荷的大小，虽然这种方法更加客观，但是测量设备昂贵，同时需要专门的技术人员进行操作。
二、基于脑电信号的认知负荷评估方法在客观评估法中，基于脑电信号的认知负荷评估方法成为一种较为常用的方式。
脑电信号（EEG）是一种记录脑细胞电活动的方法，可以反映出被试在某项任务下脑电活动的变化情况。
通过对某个区域脑电信号的频率、强度、同步等指标的分析，可以依据认知负荷理论，判断被试在某项任务下的认知负荷大小。
一般来说，评估认知负荷的基本过程可以概括为以下几个步骤：首先，需要进行某项任务的实验设计，例如比较易和难的数字认知任务。
然后，将被试的脑电信号记录下来，并对脑电信号进行处理和分析。
经过分析后可以得出反映认知负荷大小的客观指标。
最后，根据指标的大小，得出被试的认知负荷程度。
三、基于脑电信号的认知负荷评估应用领域基于脑电信号的认知负荷评估方法应用广泛，例如可以用于评估教育、交通、医疗等领域。
在教育领域中，该方法可以帮助教师理解学生的学习负荷，进而进行合理的调整。
脑电信号分析在心理研究中的应用
脑电信号分析在心理研究中的应用脑电信号分析是一种通过记录和分析人类大脑中的电活动来研究心理活动的方法。
近年来，随着技术的不断进步和应用的不断扩大，脑电信号分析在心理研究中的应用逐渐增多。
本文将探讨脑电信号分析在心理研究中的几个主要应用领域。
首先，脑电信号分析在认知心理学研究中有着广泛的应用。
认知心理学旨在研究人类如何感知、记忆、思考和解决问题。
脑电信号分析可提供关于认知过程的直接的神经电信号。
例如，通过使用事件相关电位（ERP），可以研究人们对特定刺激的注意、注意分配和决策过程。
通过分析ERP波形，研究人员可以了解不同刺激条件下大脑的反应模式，并从中推断出认知过程中的注意、记忆、感知等心理活动。
其次，脑电信号分析在情绪研究中也具有重要的应用价值。
情绪是人类心理活动的重要组成部分，对个体行为和社会交互起着重要的调节作用。
通过记录脑电信号，研究人员可以研究情绪的生成和调节机制。
例如，通过分析脑电波的频谱和变化，研究人员可以研究不同情绪状态下大脑的电活动模式。
同时，通过将脑电信号和其他生理和行为数据进行整合，可以深入了解不同情绪状态下的生理反应和行为表现之间的关系。
此外，脑电信号分析还可以应用于人类运动控制和运动学习的研究。
人类运动控制涉及大脑对肌肉的指挥和协调，而运动学习则涉及人类如何通过实践和经验改善和优化运动技能。
脑电信号分析可以提供关于运动控制和运动学习的直接神经电信号。
例如，通过记录运动执行时的运动相关电位（MRP）可以研究人类实施运动时涉及的感觉-运动整合和运动控制过程。
此外，脑电信号分析还可以用于研究运动学习中的注意和工作记忆等认知过程。
最后，脑电信号分析还可以应用于研究人类认知功能的异常和恢复。
例如，在癫痫、注意缺陷多动障碍（ADHD）和脑卒中等疾病中，大脑的电活动会发生明显的改变。
通过分析脑电波形和频谱，可以研究这些疾病的神经机制，并为治疗和康复提供依据。
此外，脑电信号分析还可以用于评估认知功能的康复过程和效果，例如通过记录脑电信号评估认知训练对脑功能的影响。
EEG信号处理技术在脑机接口中的情绪识别中的应用
EEG信号处理技术在脑机接口中的情绪识别中的应用一、引言脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是指通过记录和解读大脑神经活动来实现人机直接交互的技术。
近年来，随着人们对大脑功能的深入研究和对脑电图（Electroencephalography, EEG）信号处理技术的不断发展，BCI技术在诸多领域中引起了广泛关注。
其中，情绪识别作为BCI技术的重要应用方向，对于人机交互和神经科学研究具有重要意义。
本文将重点探讨EEG信号处理技术在脑机接口中情绪识别中的应用。
二、EEG信号基础EEG信号是通过电极放置在头皮上记录到的大脑电活动。
它具有高时域分辨率、低成本、非侵入性等特点，因此被广泛应用于脑机接口中的情绪识别研究。
通过对EEG信号的处理和分析，可以获取与人的情绪状态相关的信息。
三、EEG信号处理技术在情绪识别中的应用1. 特征提取情绪识别的第一步是从原始的EEG信号中提取有效的特征。
常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
在时域特征中，常用的有均值、方差、标准差等统计量；在频域特征中，常用的有功率谱密度、频率峰值等；而在时频域特征中，常用的有小波变换、短时傅里叶变换等。
这些特征可以表征EEG信号的潜在模式，为情绪识别提供基础。
2. 信号降噪由于EEG信号往往伴随有许多噪声，因此信号降噪是情绪识别中不可忽视的一环。
常用的信号降噪方法包括滤波和去伪迹等技术。
滤波方法可以通过设计合适的滤波器将噪声滤除，常见的滤波器有低通滤波器、带通滤波器等；而去伪迹技术则通过对信号的时域或频域进行处理，将噪声与有效信号分离开来。
3. 模式识别与分类特征提取和信号降噪之后，需要将提取到的特征与情绪状态进行关联。
这就需要利用模式识别和分类技术来建立EEG信号与情绪之间的映射关系。
常用的模式识别方法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）等。
基于机器学习的脑电波识别与情绪检测技术研究
基于机器学习的脑电波识别与情绪检测技术研究随着人工智能和机器学习领域的发展，人们对于利用脑电波进行情绪检测的研究兴趣日益增加。
脑电波作为一种反映大脑活动的信号，具有足够的信息来推测人的情绪状态。
因此，基于机器学习的脑电波识别与情绪检测技术正在成为进行情绪监测和心理诊断的新方向。
1. 脑电波特征提取要实现脑电波的情绪检测，首先需要对脑电波进行特征提取。
根据脑电波信号的频谱特性，常用的特征提取方法包括频域特征和时域特征。
在频域特征提取方面，常用的方法有傅里叶变换（FFT）和小波变换。
傅里叶变换可以将时域的信号转换为频域的表示，从而获取信号的频谱信息。
小波变换则可以提供更多细节的频域信息，并且具有更好的时频局部化性能。
而时域特征提取则主要基于信号的统计特性，比如平均值、方差、标准差等。
这些统计特性可以反映脑电波的基本特征和形态。
2. 情绪分类算法脑电波的情绪识别任务一般可以看作是一个分类问题。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、人工神经网络（ANN）等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过在高维特征空间中构建最优超平面来实现分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，它通过假设特征之间相互独立来简化问题。
人工神经网络是一种模拟人类神经元网络结构的人工智能算法，它可以通过学习输入与输出之间的映射关系来实现分类。
在脑电波情绪检测任务中，人工神经网络可以利用大量的训练样本自动学习特征与情绪之间的关系。
此外，还可以使用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来进行情绪分类。
这些模型通常具有更强大的特征提取和表达能力，能够更好地处理复杂的脑电波信号。
3. 数据获取与预处理进行脑电波情绪检测研究时，关键的一步是获取高质量的脑电数据，并进行有效的预处理。
脑电数据的获取通常依赖于专业的脑电仪器，如脑电图（EEG）设备。
在数据预处理阶段，常见的处理步骤包括去除噪声，滤波处理，降采样等。
基于语音和生理信号的警察心理压力评估与等级分析研究
公安信息化基于语音和生理信号的警察心理压力评估与等级分析研究**基金项目：科技部国家重点研发专项项目(编号：2017YFC0821005 );中国刑事警察学院重大计划培育项目(编号：D201 9005);辽宁省自然 科学基金项目(编号：2019-ZD-0168);中国刑事警察学院教研项目(编号：2018QNZX19 )姜因郭卉任杰中国刑事警察学院摘要：传统心理压力评估方法具有主观性较强的局限性，因此研究基于语音和生理信号的多模态警察心理压力评估的分级问题。
为克月躱集体积描记脉搏波幅值的困难，提出一种新的基于心率间期、脉搏、血氧浓度和血流灌注指数的心理压力指数模型。
基于数据统计融合技术进行无创信息采集和监测，根据改进的模型计算警察心理压力指数，进行心理压力等级评估分析，同时基于语音信号对心理压力评估结果进行验证。
结果表明改进的模型能更贴近地拟合出警 察真实心理压力状态，为后续警察心理压力的精确评估研究提供了客观可靠的理论和数据支撑。
关颐尤哑力 生am 号号 多隘 wwr引言对心理压力过大的警务人员进行定期心理压力等级评 估并及时施加心昵机干预措施能有效保障警察身心融，提高公安工作的效率。
传统的心理压力评估在心理学视角下主要通过晤谈、调查问卷等方式进行，被试者通常会为了使 评估结果倾向健康产生掩饰心理，同时心理量表由专家人为命题，这些主观因素导致传统方法的信度与效度具有一定局限性％而语音和生理信号的产生受自主神经系统的支配，不被个体意识控制跑。
因此基于语音和生理信号可对心理压力进行客观研究，在受测警员意识未察觉的情况下评估其 心理压力，相较于传统方式更能准确反映真实压力状态。
也可在刑事侦查审讯中根据所评估出的压力等级状态，判断^ 罪嫌疑人的心理状态，提高测谎结果的准确性宀。
目前，单纯基于生理信号进行心理压力评估研究的学者 较多，M.Huiku 在1997年提出了手术压力扌鐵(Sugcal StressIndex, SSI ),认为遡匕间隔(Heartoeat Interval, HBI )无咻积描记脉扌専波幅度(Plethysmographic Amplitude , PPGA )是手术过程中病人心理压力的直接反映叫陈义峰在此基础上提出了心理压力指数(Psychological Stress Index, PSI )的计算，计算方法与SSI —致也文献［8］表明，压力程度与R-R 间期具有极大相关性。