【摘 要】
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随着传感器设备和材料技术的发展,采集心电信号的穿戴设备在医疗领域中的应用日益广泛。而采集到的心电信号作为情感识别中的重要输入信号,可以帮助人们及时了解和调节自我的情绪状态。因此,本文的研究围绕心电日常检测设备的设计和主体情绪状态的识别来展开。在穿戴式情绪分类的领域中,心电信号的采集简单且受干扰较小,因此成为日常情绪识别中的重要数据来源。目前研究存在以下问题:（1）多导联心电传感器佩戴繁琐、冗余复杂
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随着传感器设备和材料技术的发展,采集心电信号的穿戴设备在医疗领域中的应用日益广泛。而采集到的心电信号作为情感识别中的重要输入信号,可以帮助人们及时了解和调节自我的情绪状态。因此,本文的研究围绕心电日常检测设备的设计和主体情绪状态的识别来展开。在穿戴式情绪分类的领域中,心电信号的采集简单且受干扰较小,因此成为日常情绪识别中的重要数据来源。目前研究存在以下问题:（1）多导联心电传感器佩戴繁琐、冗余复杂、穿戴不适,不利于在日常监测应用;（2）当前的研究中,缺少基于穿戴设备建立的心电数据集,对于穿戴式心电的情绪分类研究较少,不能验证该类设备在情绪识别应用中的具体效果;（3）在心电信号的情绪分类实验中,手工特征的有效性受限,准确度不足。针对以上问题,本文主要开展了以下工作:（1）设计了基于干式电极的柔性织物心电腕带,开展了系统性测试实验验证其采集心电信号的性能,该腕带将心电电极集成于一体,降低了冗余,提高了舒适度,能达到与湿电极相当的采集效果,平均相关度为92.30%±7.24%,且利于集成到日常监测设备中;（2）建立了基于柔性织物腕带的正负向情绪分类系统,进行了标准的情感诱发素材下的心电数据采集实验,获得了30位受试者的有效数据,建立了心电的正负向情绪数据集,并基于该数据集提取小波、心率和峰值特征,结合极致梯度提升树XGBoost达到了85.92%的平均准确率;（3）针对手工特征有效性有限的问题,本文提出了基于残差块和通道注意力机制的一维卷积网络情绪分类框架,该框架在自建的情绪数据集上的平均准确率达到了89.57%。较手工特征的最好结果提升了3.65%,并通过与经典网络对比实验证明了网络的有效性。综上所述,本文设计了基于柔性织物的心电腕带,形成了基于该腕带的穿戴式情绪分类系统,建立了标准情感诱发素材下的心电情绪数据集,针对该数据集采取了机器学习和深度学习提取特征进行分类,达到了较好的情绪预测效果,为心电穿戴设备应用在情绪识别领域提供了一种可能性。
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