4、基于脑电图的情绪识别：二元蝙蝠算法与最小二乘支持向量机的应用

基于脑电图的情绪识别：二元蝙蝠算法与最小二乘支持向量机的应用

1. 引言

人类情绪与思维、感受和行为反应密切相关，在决策、沟通和学习过程中起着至关重要的作用。情绪识别是一个极具吸引力的研究领域，旨在深入了解人类的情绪状态并实现准确识别。计算机具备检测和响应用户情绪状态的能力，这一需求正成为日益热门的研究方向。

过去，许多研究人员尝试通过多种方法来识别人类情绪，如面部表情、语音识别或身体姿态。然而，这些方法往往不可靠，因为用户可以自主控制面部表情、语调或身体动作，从而影响最终的情绪识别结果。

利用脑电信号进行人类情绪识别已成为一个新兴的研究领域。脑电图（EEG）是通过脑电信号识别人类情绪的一种方法。它基于放置在人类头皮上的电极记录和监测脑电活动。EEG信号能够提供有关心理和情绪活动的有效信息，因为它测量的是神经元通信时产生的脑电波。过去，EEG设备主要用于医疗领域，如检测癫痫和癫痫发作。如今，便携式、易于操作且价格低廉的无线EEG设备吸引了众多研究人员将其应用于人类情绪识别。此外，一些公共数据库的建立也为研究人员提供了分析和改进处理大规模EEG信号数据技术的机会。

尽管EEG信号能提供关于人类情绪状态的详细信息，但要从这些信号中推断用户的心理状态并非易事。EEG信号的特性通常复杂、不稳定、非线性且随机，这主要是由于神经元之间复杂的相互连接所致。因此，分析EEG信号的非线性和混沌特性是一个重大问题，需要进行深入分析以处理和解读这些复杂的信号。此外，EEG信号具有高维特征，需要进一步关注。

EEG分类过程始于刺激引发脑电信号，随后对这些信号进行记录。记录的EEG信号经过预处理阶段，去除噪声数据，得到的信号可作为特征提取阶段的输入。提取的特征用于对