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基于呼吸信号的感情辨认研究

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毕业论文范文题目：基于呼吸信号的感情辨认研究，论文范文关键词：基于呼吸信号的感情辨认研究
基于呼吸信号的感情辨认研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：感情打算是让打算机存在人类的感情,以及可能懂得人类的感情状况,并且使它存在辨认感情状况的才能。感情辨认是感情打算的重要范畴,是树破跟谐人机环境的基本之一。感情辨认的研究内容包含面部表情、语音、姿势、文本跟生理信号感情辨认等方面,其中生理信号方面的研究是最艰苦的。在基于生理信号的感情辨认中,呼吸信号(Respiratory,RSP)是重要的研究对象之一。RSP信号的变更状况是人类感情最重要且最实在的表示之一,因此通过对RSP信号的研究,咱们就可能辨认出人们内在的感情跟情感变更,从而为感情辨认体系的建模奠定坚实的基本。恰是因为感情RSP信号蕴含着丰富的感情信息,可能较明显地反应出人类的（本文此处忽略..）感情状况变更,因此论文对采集到的RSP信号进行特点提取,并采取智能优化算法来进行RSP信号的感情特点抉择,在必定程度上有效的解决了以往传统方法处理特点抉择的诸多局限性。在此基本上,进一步深刻地研究了基于RSP信号中能代表特定感情的特点组合。基于RSP信号的感情辨认过程包含四个方面：RSP信号的采集、RSP信号特点提取、特点抉择以及分类辨认。采集到有效的RSP信号是感情辨认的第一步。实验通过采集设备MP150采集了被试在高兴、惊奇、讨厌、悲伤、愤怒跟胆怯六种感情状况下的RSP信号,从而树破了感情RSP信号数据库。激发素材选用富含感情的电影片段,所需的被试均来自西南大学的在校大一学生。提（此处忽略..）取RSP信号有效的感情特点对感情状况辨认的研究是至关重要的。本文在提取特点之前,对采集到RSP信号进行了预处理,以去掉噪声烦扰。预处理方法是利用Butterworth低通滤波器进行滤波处理,并将数值根据基线值进行归一化。小波变换(WaveletTransform)存在很好的时频特点,作为一种有效的时频分析方法,可能有效的提取信号的细节特点进行多辨别率分析。本文利用小波变换方法,从感情RSP信号中提取出84个小波系数特点,并通过对RSP信号本身的特点进行分析,提取出87个统计特点,最后构成171维的原始特点集,用于感情辨认的研究。特点抉择实际上是一个组合优化问题,因此可能采取解决优化问题的方法来解（本文此处忽略..）决特点抉择问题。智能优化算法来解决组合优化问题是一个很好的抉择。遗传算法是通过模仿天然进化过程进行搜查最优解的方法。因为遗传算法的整体搜查策略跟优化搜查方法只须要晓得搜查方向的目标函数跟相应的适应度函数,所以遗传算法提供了一种求解复杂体系问题的通用框架,在函数优化、组合优化、出产调度问题、主动把持、机器人学、图象处理、人工生命跟遗传编码等方面获得了广泛的应用。模仿退火算法在搜查时会在搜查空间高低挪动而不依附初始前提,善于解决多维问题,它能处理任意程度的非线性、不持续跟随机的问题。模仿退火算法已成功利用于组合优化、神经网络、图像处理跟代码设计。遗传算法控制总体搜查的才能较强,但部（文章此处忽略..）分搜查才能较差；模仿退火算法存在较强的部分搜查才能,因此可能将遗传算法跟模仿退火算法彼此结合,取长补短,构成遗传模仿退火算法。论文中在引入降维策略的基本上,将遗传模仿退火算法与Fisher分类器相结合,以Fisher分类器的正确辨认率作为遗传算法的评估准则函数,对六种感情进行分类辨认,抉择出能代表特定感情状况的有效特点组合。论文通过对感情数据的实验仿真,采取“一对一”跟“一对多”的分类辨认方法,验证了将遗传模仿退火算法与Fisher分类器相结合用于RSP信号感情辨认是有效的,岂但获得了较好的感情辨认率,并且提供了辨认感情状况的有效特点子集。

以上为本篇毕业论文范文基于呼吸信号的感情辨认研究的介绍部分。

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