【技术实现步骤摘要】
本申请涉及脑机接口，尤其涉及一种基于多模态生理信号融合的情感状态评估方法、装置、可存储介质及设备。
技术介绍
1、情感状态评估的精准性与可靠性在很大程度上取决于获取的人体生理信号的完整性与准确性。目前，情感状态评估所采集的数据主要来源于单一的生理测量，如脑电图或心电图。然而，这些单一源信号往往容易受到各种随机因素的干扰，难以完整反映被评估者的整体情感状态与情绪变化。
2、研究表明，人体存在多种生理信息通道的互动，可以从多模态来获取生理信号。例如，眼球运动、肌电、脑电、皮电、心电等信号之间存在相互影响，共同反映被评估者的内在情感状态。这些多源异构信息不仅相关，而且互补，通过对这些信号的有效整合，可以全面评估一个人的情感活动。
3、然而，传统的多模态生理信号处理方法存在诸多问题与不足。首先，在获取多源信号时，由于信号来源不同，难以保证记录信号的时序完全同步，导致时间点上的对应关系难以建立。其次，多源生理信号传导构成的内在拓扑结构尚未明确，节点间的信号解耦变换过程是一个黑箱，不能有效区分正常与异常信号。此外，由于个体差...
【技术保护点】
1.一种基于多模态生理信号融合的情感状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态生理信号原始数据包括眼动信号、肌电信号、脑电信号和皮电信号；所述将所述多模态生理信号原始数据进行频域转换，获取多尺度频带表达，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向每个所述关键节点发送验证数据，获取所述关键节点接收到所述验证数据的时标信息，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取校准后的每个所述关键节点与其余的所述关键节点的信号有效传导次数，包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态生理信号融合的情感状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态生理信号原始数据包括眼动信号、肌电信号、脑电信号和皮电信号；所述将所述多模态生理信号原始数据进行频域转换，获取多尺度频带表达，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向每个所述关键节点发送验证数据，获取所述关键节点接收到所述验证数据的时标信息，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取校准后的每个所述关键节点与其余的所述关键节点的信号有效传导次数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述关键节点对应的所述信号传播路径，构建多个所述关键节点对应的信号网络层级...
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