0 引言
脑电图(Electro Encephalo Gram，EEG)是一种利用电信号来记录大脑生理活动的方法。脑电图能够记录大脑正常活动过程中的各种电信号变化，可以在整体上反映出脑神经细胞产生的各种生理电信号指标于大脑皮层或其他头皮细胞表面处的变化情况。随着科学技术的发展，人们对情绪有了全新的认识，从最开始的情绪来源于“心”发展到了现在的情绪来源于“脑”。随着对人类大脑各方面的深入研究，人们逐渐发现了与大脑生理活动关系密切的特殊电信号。脑电位活动变化主要是由脑神经细胞的内部化学变化过程以及其他生理化学变化过程产生的，利用记录仪可以得到不同的大脑电位活动变化表现方式以及电位变化剧烈程度，检测出各个脑神经元的活动状态。
脑电活动是一些自发的并且具有一定节律的神经学和电子学活动，其信号频率变动范围处在1 Hz~30 Hz之间的通常被认为是具有生理特征的重要信号，该区间可进一步分为δ(1 Hz~3 Hz)、θ(4 Hz~7 Hz)、α(8 Hz~12 Hz)和β(13 Hz~30 Hz)4个不同的频段。
EEG信号情绪分类识别的研究进展中，有相关实验选取了大脑前额区脑电信号的fp2-fp1、af4-af3、f4-f3、f8-f7、fc6-fc5等14个导联作为研究对象进行研究[1]；陆文娟[2]对比发现β波与情绪活动的相关度较高；金雨鑫[3]应用深度森林对时域和频域数据进行了多粒度特征扫描，提取了融合时域特征向量和频域特征向量的特征向量，给出了对未知数据的预测；曾红梅[4]提取了功率谱、功率谱熵等特征进行情绪识别；李明爱[5]利用小波包变换时频分解重构获取了EEG信号，将瞬时功率信号输入给DBN，进行无监督训练预训练，之后通过有监督训练进行微调，实现了特征的自动提取，并利用softmax分类器实现了模式分类。
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作者信息：
蔡 靖，周云鹏，程晓宇，辛佳雯，孙慧慧
(吉林大学 仪器科学与电气工程学院，吉林 长春130061)
