三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别OA北大核心CSCDCSTPCD
EEG Emotion Recognition Using Convolutional Neural Network with 3D Input
为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法.采用单熵(近似熵(Approximate Entropy,ApEn)、排列熵(Permutation Entropy,PeEn)和奇异值分解熵(Singular value decomposition Entropy,SvdEn))以及其组合熵特征,分别在DEAP数据集…查看全部>>
蔡冬丽;钟清华;朱永升;廖金湘;韩劢之
华南师范大学 物理与电信工程学院,广州 510006华南师范大学 物理与电信工程学院,广州 510006华南师范大学 物理与电信工程学院,广州 510006华南师范大学 物理与电信工程学院,广州 510006华南师范大学 物理与电信工程学院,广州 510006
信息技术与安全科学
脑电信号情感识别近似熵排列熵奇异值分解熵卷积神经网络组合特征
《计算机工程与应用》 2021 (5)
复杂异构超密集小蜂窝网络虚拟频谱交易理论与技术研究
161-167,7
国家自然科学基金(61871433)广东省优秀青年教师培养计划资助项目(YQ2015046)广州市珠江科技新星资助项目(201610010199).
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