基于心率变异性信号的情感识别方法——emoHR：ELM分类器Matlab代码及相关技术探讨

简介：
简介：本文介绍了一种利用心率变异性的信号进行情感识别的方法emoHR，并详细介绍了支持向量机（ELM）分类器在Matlab环境下的实现及应用，深入讨论了相关技术和实践问题。 榆木分类器emoHR：HRV的维度影响识别 该代码用于以下研究： LA Bugnon, RA Calvo 和 DH Milone 的 HRV的维度影响识别：一种基于监督的SOM和ELM的方法（将出现在IEEE情感计算交易中，2017年）。 根据GNU GPL许可协议，此代码可用于学术目的，并允许修改或分发。提供了一种监督自组织图(sSOM)以及两种类型的极限学习机(kELM 和 nELM)。 为了快速测试这些方法，可以在Web演示应用程序上进行尝试（需要使用Web浏览器）。要运行该代码，请在Matlab软件 (R2013 或更高版本) 中执行 main.m 文件。本实现中使用的特征集是从RECOLA数据集中提取的简化版，并且仅利用心率变异性(HRV)作为输入来估计唤醒和化合价两个目标。 脚本输出包括相关一致性系数(ccc)，分类器结果以及sSOM图形解释。分类器超参数位于 config 文件中，可以在“参数”结构内进行修改。可以通过将其他功能添加到“功能”文件夹并复制方法使用的数据结构来使用额外的功能。HRV特征可以直接从RECOLA数据集中获取。