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음악에 따른 감정분류을 위한 EEG특징벡터 비교
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  • 음악에 따른 감정분류을 위한 EEG특징벡터 비교
저자명
이소민,변성우,이석필,Lee. So-Min,Byun. Sung-Woo,Lee. Seok-Pil
간행물명
전기학회논문지= The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
권/호정보
2014년|63권 5호|pp.696-702 (7 pages)
발행정보
대한전기학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli using EEG are increasing. A selection of feature vectors is very important for the performance of EEG pattern classifiers. This paper proposes a comparison of EEG feature vectors for emotion classification according to music listening. For this, we extract some feature vectors like DAMV, IAV, LPC, LPCC from EEG signals in each class related to music listening and compare a separability of the extracted feature vectors using Bhattacharyya distance. So more effective feature vectors are recommended for emotion classification according to music listening.