虚拟现实是近年来计算机网络世界的热点之一,引起了越来越多人的关注和研究。而利用脑电波进行情感分类技术也日趋成熟,本文主要是将计算机科学技术和心理生理学学科相结合,设计实验说明虚拟现实对治疗恐高症的有效性。传统治疗恐高症的比较有效的方法是暴露疗法,分为实景暴露和想象暴露,暴露疗法的思想就是将恐高症患者暴露在具有高度的环境中,恐高症患者长时间反复处于这种刺激中就会逐渐产生适应的过程,从而减少恐高的症状,并且,恐高症患者在这个过程中会改变恐高刺激的感知和认识,从新建立一种新的行为模式。但是暴露疗法存在着一些问题,首先,实景暴露就是将恐高症患者带到真实环境中,这种方法实施起来比较困难,而且具有一定的危险性,想象暴露的局限性在于它需要恐高患者具有很丰富的想象力,想象力差的患者因为不能达到很好的沉浸感而对治疗效果产生影响。本文提出了虚拟现实暴露疗法,用虚拟的恐高环境代替真实环境和想象出的环境,这种方法具有安全性、可控性和可重复性。本文在用脑电波进行情感分类时,结合神经网络和支持向量机两种算法,并结合主成分分析法进行降维,从而提高分类的准确度。在实验中,我们得出了以下结论:1.本文中提出的虚拟现实暴露疗法对治疗恐高症确实存在一定的效果;2.代表恐高情绪的时间窗最好为3s;3.频率高的波(alpha、beta、gamma)与情绪的相关性比频率低的波(delta、theta)更大;4.去波动分析特征在整个频段上的分类效果最好;5.主成分分析法比线性判别分析降维效果好;6.我们提出的算法比单独使用神经网络算法准确率提高了1.16%,比单独使用支持向量机算法准确率提高了2.04%。