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5 个结果
  • 简介:以生理信号分析为主,表情行为观察和情绪主观感受评价为辅,对多名被试的情绪进行识别.60名大学女生接受恐惧-快乐-轻松的情绪诱发,有效数据55名,对应每个情绪片段,根据信号标记以及GSR微分,截取1min的生理信号进行处理和分析,应用SPSS对各生理参数进行情绪的单因素方差分析,然后采用逐步多类判别法,提取特征参数以识别情绪.结果表明HR、HRV、R波、T波各生理参数对情绪较敏感;提取出HFP,HRmax,PNN50,LF/HF,Ratio,LFP,MeanNN7个特征参数,构建情绪判别函数Fuction1,Fuction2和Z1、Z2,Z3;轻松的判别正确率为88.0%,快乐的为92.0%,恐惧的为80.0%,总体判别正确率为86.7%.以生理信号分析为主,辅助表情行为观察和情绪主观感受报告,是一种有效的情绪识别方法,所得数据客观、准确,提高了情绪识别率.

  • 标签: 情绪识别 情感计算 生理信号 特征提取 HRV
  • 简介:根据王不留行籽的药性对152例足月单胎孕妇行产前耳压刺激试验(AVPST),并与传统的无负荷试验(NST)进行前瞻性对比研究。结果表明AVPST是一种临床价值较高的产前胎儿监护试验,它降低了阴性率和假阴性率,提高了阴性结果的预测价值。

  • 标签: 假阴性 识别意义 试验假
  • 简介:对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先,利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集,然后,利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题,分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示,基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别,同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。

  • 标签: 肿瘤 亚型 分型识别 支持向量聚类 基因芯片表达谱
  • 简介:为提高对婴儿健康监护的质量,本研究提出在育婴箱中增加婴儿哭声识别功能,该系统主要以TI公司的数字信号处理器(DSP)芯片TMS320DM643和多媒体音频编解码芯片TLC320AIC23B为硬件核心,设计一套实时的婴儿哭声识别系统。本系统使用拾音器采集婴儿哭声,音频解码芯片对声音信号进行处理,然后发送给DSP芯片,DSP芯片对声音信号进行预处理,然后用优化的自相关函数算法提取特征参数-线性预测系数(LPC),使用动态时间规整(DTW)识别算法,实现对婴儿的哭声准确识别,并经串口向上位机发送识别结果。该系统在实际测试后表明,婴儿啼哭状态识别准确率可达97.1%,在婴儿护理领域具有重要意义。

  • 标签: 婴儿护理 哭声识别 数字信号处理器 线性预测系数 动态时间规整算法
  • 简介:基于水对近红外光的吸收原理,我们选用1300nm波长的近红外光,在一定压强下,测量单位厚度组织对近红外光的透光量,并以此来对组织的水肿状态进行识别。实验结果表明:同一压强下,随着水肿程度增加,单位厚度组织对近红外光的透光量减小;同一水肿状态下,随着压强的增加,单位厚度组织对近红外光的透光量增加;在1g/mm2压强下,不同水肿程度下的透光量之间具有显著性差异。初步研究表明,在适当压强下,使用单位厚度组织对近红外光的透光量,可以对不同水肿状态的组织进行识别,该方法能够为医生提供客观的数据支持,辅助医生在消化道重建手术中做出合理判断。

  • 标签: 消化道重建 水肿 近红外光 单位厚度 透光量