基于穿戴式设备的情绪分类研究任务书

 2022-01-06 08:01

全文总字数:1480字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着对情绪与人体生理信号之间联系的深入认识,将生理信号应用于情绪识别逐渐成为当下研究中的热点课题。生理信号自发产生,不以主观意志为转移。与利用表情,语音等进行情绪识别的传统方法相比,这种方法对不同文化与种族具有更好的普适性和一致性,也因此更具客观性。

本文旨在设计一种基于穿戴式设备的情绪分类系统。利用穿戴式设备,采集心电、心率、皮电等生理信号用以进行情绪识别。论文涉及内容包括使用穿戴式设备获取实验数据、提取纯净的生理信号、分析提取情感特征、设计并评价情绪分类算法。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、 阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇),完成开题报告;

2、 完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)的教师指定的相关文献的英译汉翻译;

3、 研究情绪分类与识别相关算法;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1~3周:查阅相关文献资料,明确研究方向,确定研究内容,完成开题报告;

4~6周:完成实验数据采集,同步搭建平台用于数据的分析与处理;

7~9周:研究情绪分类与识别相关算法,对情绪分类研究系统进行模块化设计;

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4. 主要参考文献

[1] Lin S , Jinyan X , Mingyue Y , et al.A Review of Emotion Recognition Using Physiological Signals[J]. Sensors, 2018,18(7):2074-.

[2] Z. Cheng, L. Shu, J. Xie and C. L. P.Chen, "A novel ECG-based real-time detection method of negative emotionsin wearable applications," 2017 International Conference on Security,Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC), Shenzhen, 2017, pp. 296-301.

[3] Wu, Shiyi , et al. "Estimation of valenceof emotion using two frontal EEG channels." 2017 IEEE InternationalConference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) IEEE, 2017.

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