《表3 不同电极放置方式下平均分类准确率及方差》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于脑电信号的情感识别研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据表1、2所测得的各个特征的分类结果可以明显看出，采用SVM进行DE特征训练的分类结果较好。因此在多通道的分类训练中，本文根据图3（a）～（d）所示的四种电极放置方式，对DE特征采用SVM进行多通道的分类训练学习，如表3所示。从表3来看，对DE特征在较少的通道下训练，依然能够得到较高的分类效果，尤其是在十二通道的情况下，采用SVM训练的整体准确率已经达到91.99%，表明减少电极不仅可以节省计算成本，还可以提高情感识别模型的性能和鲁棒性。