一种基于PDC Rich Club动态脑网络的情绪识别方法

本发明涉及一种基于PDC Rich Club动态脑网络的情绪识别方法，包括以下步骤：构建PDC脑功能网络；对脑功能网络进行阈值化处理，使得PDC网络都具有相同的网络密度；计算脑功能网络中所有节点的出入度数并进行节点排序；对所选节点，计算脑功能网络Rich club系数特征、筛选出存在Rich Club结构的网络，输出公共Rich Club网络；提取Rich Club特征和时频特征微分熵；根据提取的特征集合，将特征集合和分类标签送进KNN分类器得到情绪识别结果。本发明利用较少的电极通道数达到较好的情绪识别准确率，增加了情绪识别准确率；本发明包含的节点范围更广，用更少的特征种类就能达到较好的识别精度，算法更精简。