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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明涉及人工智能中机器学习领域，尤其涉及一种基于便携式心电采集装置的HRV情感识别系统及其方法，该系统包括：心电信息采集与初级处理模块，用于采集心电信号数据并进行预处理；心率变异信号高效解析与抽取模块，用于基于R峰识别方法将每个心电信号数据进行R峰时间数据提取处理，并将其表示为时间序列；信号智能量化与复杂规则提取模块，用于基于小波包频段分解技术对提取后的心率变异信号进行频段分解，并对各个频段信号的振幅进行等级划分与量化处理；分频幅值多级化特征提取与高维度分类模块，用于基于匹配规则计算与逻辑回归分类方法将各心率变异信号的振幅量化序列与规则集进行匹配，提取出各频段振幅等级量化后的特征，计算情感种类。
主权项：1.一种基于便携式心电采集装置的HRV情感识别系统，其特征在于，包括：心电信息采集与初级处理模块，用于采集心电信号数据并进行小波软硬阈值去噪预处理；心率变异信号高效解析与抽取模块，用于基于R峰识别方法将每个心电信号数据进行R峰时间数据提取处理，基于R峰间期计算方法将所提取到的R峰序列中相邻的时间值进行差值计算，并将其表示为时间序列；信号智能量化与复杂规则提取模块，用于基于小波包频段分解技术对提取后的心率变异信号进行频段分解，而后对各个频段信号的振幅进行等级划分与量化处理，通过情感图谱将信号标签量化为具体的情绪类别，并基于滑动窗口技术与关联规则的频繁模式增长算法依次计算各情绪类别的多个组合序列，进而挖掘出频繁项目集与潜在规则集，通过合并与聚类筛选掉共存的情绪标签；分频幅值多级化特征提取与高维度分类模块，用于基于匹配规则计算与逻辑回归分类方法将各心率变异信号的振幅量化序列与规则集进行匹配，提取出各频段振幅等级量化后的匹配次数、总置信度、频次、多项式率特征，计算情感种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于便携式心电采集装置的HRV情感识别系统及其方法
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