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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Transformation of EEG Signal for Emotion Analysis and Dataset Construction for DNN Learning

verfasst von : Yeahoon Kwon, Yiyan Nan, Shin-Dug Kim

Erschienen in: Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

This work is to design an emotional analysis system using Deep Neural Network based on electroencephalogram data. The data are processed using high pass filtering and removing DC offset method in the proposed system. Then the preprocessed dataset is constructed to analysis the impact of input data placement on recognition performance. In the experiment, the happy and neutral dataset are used to measure the proposed approach performance. The result shows that learning data by stacking one row at a time is better than learning data matrix sequentially.

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Literatur
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Bradley, M., Peter, J.L.: Measuring emotion: the self-assessment manikin and the semantic differential. J. Behav. Ther. Exp. Psychiatry 25, 49–59 (1994)CrossRef
Metadaten
Titel
Transformation of EEG Signal for Emotion Analysis and Dataset Construction for DNN Learning
verfasst von
Yeahoon Kwon
Yiyan Nan
Shin-Dug Kim
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Print ISBN: 978-981-10-7604-6

Electronic ISBN: 978-981-10-7605-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7605-3_16

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