基于脑电的情绪识别

（2011年度）复赛报告

项目中文名称：基于脑电的智能游戏平台 项目英文名称：An Intelligent Entertainment Platform Based on EEG 参赛队员：时曼娜 王照伟 袁术 赵传运 指导教师：张会雄

学校名称：电子科技大学

参赛队号：0参赛队号：211059

（2011年度）复赛报告

项目摘要

本文介绍了一种基于脑电信号的人机交互娱乐系统。该系统以ADI公司的BF533处理器为核心，通过信号采集单元、DSP信号处理和控制、PC机游戏平台三部分模块实现。信号采集单元实现对脑电信号的预处理；DSP信号处理平台对输入到DSP的生理信号完成一系列的信号处理工作，同时在液晶屏上显示脑电波形；PC机游戏平台由Java编程实现，是控制信号的最终表现部分。本系统使用简单，可为正常行为受限但思维正常的病人提供一种集娱乐和休闲于一体的有效工具，从而大大帮助行为受限的人群，实用性很高。

This article introduces an intelligent entertainment plat

情绪与脑

神经生理学与神经生物化学研究在20世纪的成就, 在一定程度上把心理学, 包括情绪，从神秘莫测中解脱出来，为心理学进入科学殿堂迈进了一大步。应当说，情绪研究的进展，是随着神经科学的发展而得到的。自20世纪20年代以来，情绪生理学已被关注。随着近年来高科技的发展，许多生理心理学家对心理学脑机制研究的兴趣正在增长。然而脑科学的心理学研究范围似乎更集中在认知方面。有大量的研究表明，情绪在本质上并不比其他心理过程更主观。然而，大多数心理学家并不认为只有脑科学才能解释心理现象。应当说，没有主观的行为学的解释而只有脑的知识，心理学就将化为乌有。而心理学、神经学和行为科学三方面的结合，才是探索情绪基本性质和机制的完整途径。

一、情绪生理心理学的理论取向

由于脑科学是生物科学中的难点，心理学又是脑科学中的难点，所以脑的心理科学研究存在着不同的看法和理论取向是自然的。尤其情绪的主观体验方面令人难以琢磨，理论观点的分歧也常常发生在这一点上。

（一） 普遍化情绪论（generalized emotion theory，简称GET）

经过近半个世纪的思考和近十几年情绪生理心理学的探讨，情绪的脑科学思路逐渐明晰起来。以勒杜（Led

第一.EEG

（一）脑电图（EEG）检查：是在头部按一定部位放置8-16个电极，经脑电图机将脑细胞固有的生物电活动放大并连续描记在纸上的图形。正常情况下，脑电图有一定的规律性，当脑部尤其是皮层有病变时，规律性受到破坏，波形即发生变化，对其波形进行分析，可辅助临床对及脑部疾病进行诊断。 脑波按其频率分为：δ波（1-3c/s）θ波（4-7c/s）、α波（8-13c/s）、β波（14-25c/s）γ波（25c/s以上），δ和θ波称为慢波，β和γ波称为快波。依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。许多脑部病变可引起脑波的异常。如颅内占位性病变（尤其是皮层部位者）可有限局性慢波；散发性脑炎，绝大部分脑电图呈现弥漫性高波幅慢波；此外如脑血管病、炎症、外伤、代谢性脑病等都有各种不同程度的异

计算机与信息工程学院

本科生毕业论文

基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现

班 级： 13汉班 学 号： 20131102507 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲

2017 年 3 月 31 日

毕 业 论 文 目 录

1 绪论............................................................................................................................ 1

1.1 图像识别的提出............................................................................................. 1 1.2 图像识别的现状与发展趋势......................................................................... 1 2 BP神经网络的概述................

这是一个简单的车牌识别系统

基于澳大利亚现状的自动车牌识别识别 Leonard G. C. Hamey

Department of Computing

Macquarie University NSW 2109 Australia

len@ics.mq.edu.au

Colin Priest

Sigma Plus Consulting Pty Ltd

Colin_Priest@.au

摘要

我们考虑一下对于澳大利亚车牌（在其他国家注册的车牌也包括在内）的识别任务。一个用于澳大利亚车牌识别的系统必须应对车牌各种各样的外观。每一个国家都使用自己的一系列车牌的设计，这些设计都有丰富的字体变化。在一些重大事件发生时，通常会有一些特别设计的车牌发行，比如说悉尼2000奥林匹克运动会。同时，车主可能将车牌放置在玻璃框架下，或者使用一些非正式的材料制作车牌。这些各种各样的因素使得自动车牌识别系统很复杂，并造成现有的识别方法很难胜任。我们已经开发了一种包含了新颖的，由数字图像处理和人工神经网络技术组成的系统。它能够成功的定位并识别数字图像上澳大利亚的机动车车牌。该系统的商业化软件正在构思中。

1.介绍

自动车牌识别对于大量应用是很重要的，包括交通管理、防盗监控、通行控制和自动收费

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b

项目题目： 基于Matlab的语音识别 一、引言

语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文

本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。

语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。

(1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。

(2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。

(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。

二、语音识别系统框架设计

2.1语音识别系统的基本结构

1

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。

三、语音识别设计步骤

3.1语音信号的特征及其端点检测

图2 数字‘7’开

车牌识别技术研究

摘要：车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分的广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术基础，对摄像机所拍摄的车辆图像进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程，它对汽车防盗、缓解交通紧张等起到了积极的作用。本文主要介绍了有关于车牌识别技术的原理，以及基于MATLAB的车牌识别的设计，对一张车辆图片进行一系列的预处理（灰度化、边缘检测、腐蚀、填充、形态滤波）之后，将车牌中的字符分割出来，最后将分割出的字符与数据库中存储的字符进行模板匹配。通过以上的步骤的实现，该系统便能完成牌照图像的定位分割和牌照字符的自动识别。

关键词：MATLAB；图像预处理；车牌定位；字符分割；字符识别

License plate recognition technology research

Abstract：License plate recognition is one of the modern intelligent transportation system is an important part of a wide range of applications. It is technology-b

基于matlab图像处理的车牌识别系统

作 者 姓 名 专 业 指导教师姓名 专业技术职务

李岳群 电子信息工程 张楠 讲师

目 录

摘 要 ................................................... 1

第一章 绪论 ....................................... 3

1.1研究背景及意义 ....................................... 3 1.2车牌系统简介 ........................................ 4 1.2.1国内外现状 ......................................... 5 1.2.2车牌识别难点 ....................................... 6 1.3 MATLAB的简介 ...................................... 7 1.3 M

function Bayes2

%算法视线见《模式识别》P33－P44（各类样本的协方差不相等） %为了提高实验样本测试的精度，故采用多次模拟求平均值的方法 N=input('实验模拟次数 N(N最好为奇数)＝ '); Result(1:3,1:3)=0; %判别矩阵的初始化 for k=1:N %控制程序模拟次数N %生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵 X1=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],300)'; %2 X N X2=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],200)';

X3=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],500)'; %样本程序

%---------------------------------------------------% %测试样本

X10=mvnrnd([1 2],[4 0;0 6],100)'; %2 X N X20=mvnrnd([5 3],[5 0;0 1],100)'; X30=mvnrnd([4 7],[2 0;0 9],100)';