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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이소민 (상명대학교) 변성우 (상명대학교) 이석필 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제63권 제5호
발행연도
2014.5
수록면
696 - 702 (7page)

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Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli using EEG are increasing. A selection of feature vectors is very important for the performance of EEG pattern classifiers. This paper proposes a comparison of EEG feature vectors for emotion classification according to music listening. For this, we extract some feature vectors like DAMV, IAV, LPC, LPCC from EEG signals in each class related to music listening and compare a separability of the extracted feature vectors using Bhattacharyya distance. So more effective feature vectors are recommended for emotion classification according to music listening.
#Bhattacharrya distance #EEG #DAMV #IAV #LPC #LPCC #Emotion classification

목차

Abstract
1. 서론
2. EEG
3. 특징벡터
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Robert Horlings / 2008 / Emotion recognition using brain activity / CompSysTech International Conference on Computer Systems and Technologies google schola 2. [인터넷자원] - D. O. Bos / / EEG-based emotion recognition:The influence of visual and auditory stimuli google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Bernard Harris / 1994 / On time delay estimation of epileptic EEG / IEEE Trans.Biomedical Eng 41 (9) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - C.J. Stam / 1995 / Investigation of EEG non-linearity in dementia and Parkinson's disease / Electroencephalography and Clinical Neurophysiology 95 (5) : 309 ~ 317 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Petrantonakis, P.C / 2010 / Emotion Recognition From EEG Using Higher Order Crossings / IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine 14 (2) : 186 ~ 197 google schola

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