齐晓英
- 作品数：5 被引量：17H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生电子电信哲学宗教更多>>
- 小波变换结合经验模态分解在音乐干预脑电分析中的应用被引量：4
- 2016年
- 本文旨在结合小波分析与经验模态分解(EMD),充分提取音乐干预下的脑电(EEG)信号特征参数,提高情绪状态评估的分类准确率与可靠性,以期为辅助音乐治疗提供支持与帮助。采用音乐诱发情绪的多通道标准情感数据库(DEAP)中的数据,利用小波变换提取出额区(F3,F4)、颞区(T7,T8)和中央(C3,C4)通道的α波、β波以及θ波节律;对提取的脑电节律进行EMD以获得固有模态函数(IMF)分量,再进一步提取脑电节律波的IMF分量平均能量和幅度差特征值,即每种节律波中包含3个平均能量特征和2个幅度差特征值,以达到充分提取EEG特征信息的目的;最后基于支持向量机分类器实现情感状态评估。结果表明,利用该算法可以使无情绪、积极情绪、消极情绪之间分类最优正确率达到100%,使得积极与消极情绪之间的识别率提升10%左右,可以实现无情绪与积极、无情绪与消极情绪等情感状态的有效评估。处于不同情感状态下,音乐治疗效果差异较大,提高情感状态评估的分类正确率,将帮助提高音乐治疗的效果,更好地为音乐治疗提供支持。
- 李昕田彦秀侯永捷齐晓英孙小棋范梦頔蔡二娟
- 关键词：音乐治疗脑电图小波变换经验模态分解
- 面向心理压力评估的脑电信号多重分形去趋势波动分析方法研究被引量：3
- 2017年
- 本文基于多重分形去趋势波动分析方法(MFDFA)实现了对受试者心理压力状态的评估。研究针对不同心理压力状态下,脑电信号多重分形去趋势波动分析中最优分形阶数确定问题,重点分析了多重分形去趋势波动分析方法中的奇异指数、Hurst指数等参数与阶数的关系,进而确定最优分形阶数,实现了基于脑电信号多重分形去趋势波动分析的心理压力状态评估。试验采集了14名在校学生有/无心理压力状态下的脑电信号,分别比较了奇异指数、奇异维数、Hurst指数、质量指数与阶数关系,确定了最优分形阶数范围为[—5,5],实现了基于脑电信号β波多重分形去趋势波动分析方法的心理压力状态评估。研究结果表明,心理压力状态下,脑电信号的Hurst指数和质量指数大于无压力状态下,脑电信号的相应参数,随着阶数的变大,Hurst指数减小,趋近于定值,而质量指数增大,奇异值随阶数的变化幅度较明显。本文还比较了有/无心理压力状态下,脑电信号的峰值和奇异谱宽度,结果表明,不同心理压力状态下脑电信号多重分形谱特性不同,心理压力状态下,脑电信号的奇异谱宽度明显大于无压力状态下脑电信号的奇异谱宽度。本文研究结果说明,该方法可以有效地评估心理压力状态,为实现心理压力状态干预,提高心理健康等提供支持与帮助。
- 李昕孙小棋齐晓英侯永捷田彦秀
- 关键词：脑电信号
- 基于排列熵与多重分形指数结合的特征提取算法在情感识别中的应用被引量：2
- 2016年
- 通过对脑电信号的熵分析,进行了情感识别研究,并根据脑电信号的非线性特性以及多重分形特性的特点,提出了一种排列熵与多重分形指数相结合的情感脑电特征提取算法。该算法采用排列熵、Hurst指数、质量指数和奇异谱宽度相结合,实现情感脑电的特征提取,采用支持向量机(SVM))实现情感识别。结果显示,该算法两两情感识别,测试集最高正确率达到92.8%,除去激动对可怕外,正确率均在80%以上;与单独使用排列熵和分形指数特征的方法相比,最高正确率分别提高41.9%和31.2%。进一步分析了对积极和消极两类情感状态的识别效果,测试集平均正确率为78.3%,比排列熵与多重分形特征,测试集正确率分别提高了26.7%和1.6%。结果表明,基于排列熵与多重分形指数相结合的特征提取算法,能够充分挖掘脑电信号的非线性特性与多重分形特征信息,是一种有效的情感脑电特征提取算法。
- 李昕齐晓英田彦秀孙小棋范梦頔蔡二娟
- 基于改进的隐马尔科夫模型的情感压力分级方法被引量：3
- 2016年
- 现有情感压力评估方法主要针对有无压力进行评估,或者虽然实现了简单压力分级,但未考虑前一状态对当前压力状态的影响,因此评估效果不理想。针对这一问题,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的情感压力分级模型。进一步地,在情感计算理论支持下,建立了情感压力分级算法。该算法考虑了前一个压力状态对当前压力的影响以及环境因素的影响,并建立了匹配过程,使用间隔放大并设定阈值的方法,根据数据的范围按比例线性调节,经匹配后,对特征参数进行归一化,作为模型的输入得出情感压力分级的结果。实验结果表明,该方法考虑了外界环境因素与前一压力状态对当前压力状态的影响,能有效地对情感压力进行分级,并提高情感压力分级的准确率。
- 李昕齐晓英陈泽涛侯永捷杨亚丹梁琼予
- 关键词：情感计算隐马尔科夫模型
- 音乐治疗在阿尔兹海默症干预中的应用被引量：5
- 2016年
- 随着传统“生物医学”模式向新的“生物-心理-社会-环境医学”模式的转变，以及心理学及康复学等学科的发展，音乐治疗作为一门独立的学科体系，也随之发展壮大。音乐治疗是以心理治疗的理论和方法为基础，运用音乐特有的生理、心理效应，使患者在音乐治疗师的共同参与下，通过专门设计的音乐行为和体验，达到消除心理障碍、恢复或增进心身健康的目的。
- 李昕田彦秀齐晓英范梦頔蔡二娟孙小棋
- 关键词：音乐治疗阿尔兹海默症生物医学心理学康复学
