摘要
本发明适用于情绪分析技术领域,提供了一种基于脉搏信号和随机森林算法的情绪识别系统,包括脉搏信号采集节点、控制单元和PC端上位机;脉搏信号采集节点将采集到的信号转换为脉搏数据并传输给控制单元;控制单元对脉搏数据进行初步判断和处理后发送给PC端上位机;PC端上位机使用离散小波变换并通过小波阈值函数对脉搏数据进行去噪处理,然后进行特征提取,最后通过改进随机森林算法训练出情绪分类模型并对提取出的特征数据进行分析分类,完成对情绪的识别。本发明克服了以往的情绪识别设备昂贵、不便携的缺点,并且测量过程方便。本发明的情绪识别算法在准确度和可靠性上均有显著提升,便于普通用户体验情绪识别技术,利于推广。
技术关键词
情绪识别系统
梯度提升决策树
小波阈值函数
离散小波变换
随机森林模型
控制单元
信号
数据
脉搏特征
算法
序列
情绪分析技术
情绪识别技术
时域特征
节点
样本
构建决策树
信息熵
系统为您推荐了相关专利信息
遥感影像数据
灰度共生矩阵
海水
反射率数据
指数
视频监控系统
视频巡检
Kalman滤波器
离散小波变换
异常事件
机器学习模型
特征描述数据
光伏发电量预测
随机森林模型
误差
建筑工程勘测
三维模型
数据分析方法
管道
蚁群搜索算法