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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
변성우 (상명대학교) 이소민 (상명대학교) 이석필 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제62권 제11호
발행연도
2013.11
수록면
1,598 - 1,603 (6page)

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Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.
#EEG #Music #Emotion analysis #LPC #Variance

목차

Abstract
1. 서론
2. 음악과 뇌파
3. EEG 채널 선택
4. 실험
3. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Chiu, H.W / 2003 / Using heart rate variability analysis to assess the effect of music therapy on anxiety reduction of patients / IEEE Conference on Computers in Cardiology : 469 ~ 472 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Yuan-Pin Lin / 2010 / EEG-Based Emotion Recognition in Music Listening / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 57 (7) : 1798 ~ 1806 google schola 3. [학술대회논문] - Dongki Kang / 2001 / Research on classification of emotion using multi-channel EEG / KIEE Conference : 2815 ~ 2817 google schola 4. [학술대회논문] - Hyekyung Lee / 2003 / PCA+HMM+SVM for EEG pattern classification / IEEE Seventh International Symposium on Signal Processing and Its Applications 1 : 541 ~ 544 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - del R Millan / 2002 / A local neural classifier for the recognition of EEG patterns associated to mental tasks / IEEE Transactions on Neural Networks 13 (3) : 678 ~ 686 google schola

이 논문의 저자 정보

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-500-002725606