Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spectro Temporal EEG Biomarkers For Binary Emotion Classification

論文の概要: Spectro Temporal EEG Biomarkers For Binary Emotion Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03271v1
Date: Wed, 2 Feb 2022 10:08:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-13 23:15:22.150922
Title: Spectro Temporal EEG Biomarkers For Binary Emotion Classification
Title（参考訳）: 双対感情分類のためのスペクトル時間脳波バイオマーカー
Authors: Upasana Tiwari, Rupayan Chakraborty, Sunil Kumar Kopparapu
Abstract要約: 非定常であるため、脳波は分光時間表現によりよりよく分析される。離散ウェーブレット変換(DWT)のような標準的な機能は、脳波のスペクトル力学における時間的変化を表すことができる。経験的モード分解(EMD)に基づく特徴は、ギャップを埋めるのに有用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.14373334657546
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Electroencephalogram (EEG) is one of the most reliable physiological signal for emotion detection. Being non-stationary in nature, EEGs are better analysed by spectro temporal representations. Standard features like Discrete Wavelet Transformation (DWT) can represent temporal changes in spectral dynamics of an EEG, but is insufficient to extract information other way around, i.e. spectral changes in temporal dynamics. On the other hand, Empirical mode decomposition (EMD) based features can be useful to bridge the above mentioned gap. Towards this direction, we extract two novel features on top of EMD, namely, (a) marginal hilbert spectrum (MHS) and (b) Holo-Hilbert spectral analysis (HHSA) based on EMD, to better represent emotions in 2D arousal-valence (A-V) space. The usefulness of these features for EEG emotion classification is investigated through extensive experiments using state-of-the-art classifiers. In addition, experiments conducted on DEAP dataset for binary emotion classification in both A-V space, reveal the efficacy of the proposed features over the standard set of temporal and spectral features.
Abstract（参考訳）: 脳波(eeg)は、感情検出の最も信頼できる生理的信号の1つである。本質的には非定常であるため、脳波は分光時間表現によってよりよく分析される。離散ウェーブレット変換(英語版)(dwt)のような標準的な特徴は脳波のスペクトルダイナミクスの時間的変化を表現できるが、他の方法、すなわち時間的ダイナミクスのスペクトル変化を抽出できない。一方、経験的モード分解(EMD)に基づく特徴は、上記のギャップを埋めるのに有用である。この方向に向かって,EMD上に2つの新しい特徴,すなわち2つの特徴を抽出する。 (a)限界ヒルベルトスペクトル(MHS)および b) EMDに基づくホロ・ヒルベルトスペクトル分析(HHSA)により, 2次元覚醒価(A-V)空間における感情をよりよく表現する。脳波感情分類におけるこれらの特徴の有用性は,最先端の分類器を用いた広範囲な実験を通して検討した。さらに,a-v空間における二元感情分類のためのdeapデータセットを用いた実験により,時間的特徴とスペクトル的特徴の標準セットに対する提案手法の有効性が明らかになった。

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