【摘 要】
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为了提高基于脑电信号(electroencephalogram,EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806118,61806144)资助
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为了提高基于脑电信号(electroencephalogram,EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree,BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis,BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)及支持向量机(support vector machine,SVM)四种浅层机器学习算法对E
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