音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据,基于小波分解重构δ、θ、α、β四种节律波;在分析比较小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数三种脑电特征情感识别效果的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)融合小波特征、近似熵和Hurst指数的脑电特征提取算法。本算法保留累积贡献率大于85%的主成分,并选择特征根差异较大的特征参数,基于支持向量机实现...