Matlab平台下特征选择和后向选择算法在心电生理信号情感特征提取中的应用

资 源 简 介

Matlab平台下特征选择和后向选择算法在心电生理信号情感特征提取中的应用

详 情 说 明

在生理信号的情感识别研究中，心电信号(ECG)因其蕴含丰富的自主神经系统活动信息而备受关注。Matlab平台凭借其强大的信号处理工具箱和友好的开发环境，成为实现特征选择算法的理想选择。

本文介绍的特征选择算法采用后向选择策略，专门针对ECG情感特征提取场景进行了优化。其核心思想是通过迭代消除冗余特征，保留对情感分类最具判别力的特征子集。该算法首先从原始ECG信号中提取时域、频域和非线性动力学特征，构建高维特征空间。

后向选择算法的工作流程包含三个关键步骤：首先基于分类器性能评估每个特征的贡献度；然后通过递归特征消除逐步剔除贡献度最低的特征；最后通过交叉验证确定最优特征子集。这种方法有效解决了高维特征带来的维度灾难问题，同时保留了情感识别所需的生理响应模式特征。

值得注意的是，该算法在Matlab实现中充分利用了并行计算能力，通过优化特征评估的批处理流程，显著提升了在大规模ECG数据集上的运算效率。这种特征选择方案为开发轻量级实时情感识别系统奠定了基础。