摘要
本发明提供了一种基于心脏活动生理信号的情绪识别系统,属于情绪识别技术领域,包括基于散斑原理的全聚合物多模聚合物光纤传感单元,能够高灵敏度地检测心脏生理活动并生成心震信号(SCG信号)。通过一种对运动伪影鲁棒的信号提取算法,利用频域幅值选择与样本熵选择相结合的方法,从受运动伪影影响的信号中准确提取心脏生理信号。进一步地,采用基于复杂网络特征工程的情绪识别机器学习算法,通过阈值二值化处理欧氏距离矩阵生成SCG二值网络,并提取网络拓扑特征,结合时域心率变异性特征及非线性心率变异性特征,输入支持向量机模型进行训练和情绪分类。该系统能够克服被试个体差异,实现跨被试情绪测量,具有良好的鲁棒性和准确性。
技术关键词
网络拓扑特征
聚合物光纤
情绪识别系统
传感模块
信号处理模块
散斑图像
情绪识别技术
心脏
信号特征
支持向量机模型
高灵敏度地
聚二甲基硅氧烷
生理
特征提取单元
识别模块
机器学习算法
样本
运动伪影
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