基于腦電技術的情感分析系統設計與應用

摘 要：【目的】旨在設計和應用一種基于腦電技術的情感分析系統，以實現對用戶情感狀態的準確識別，該系統將成為情感分析領域的一種精準可靠的工具。【方法】該系統依賴于高級信號處理技術和機器學習算法，通過監測和解析腦電波與特定情感狀態之間的關聯，實現情感的實時監測和分類。其中，數據采集模塊負責收集腦電信號，信號處理模塊負責信號的清洗和特征提取，情感識別模塊則負責分類算法判定用戶的情感狀態。【結果】該系統可以準確地識別出用戶的情感狀態，并實現實時監測和分類。各個功能模塊運行穩定，整體性能達到了預期的效果。【結論】基于腦電技術的情感分析系統在實驗中表現出了良好的效果和應用前景，其精準的情感識別能力為醫療健康、用戶體驗優化等領域提供了重要支持。未來，可進一步優化系統的性能，拓展其在更加廣泛的領域中應用，如心理健康輔助診斷等方面。

關鍵詞：腦電技術；情感分析；信號處理；機器學習

中圖分類號：TP391.4" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2024）20-0026-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.20.005

Design and Application of Emotion Analysis System Based on EEG Technology

Abstract：[Purposes] This study aims to design and apply an emotion analysis system based on Electroencephalography （EEG） technology to accurately identify user emotional states. The system provides a precise and reliable tool for the field of emotional analysis. [Methods] The system relies on advanced signal processing techniques and machine learning algorithms to monitor and analyze the correlation between EEG signals and specific emotional states， achieving real-time monitoring and classification of emotions. Key components include a data acquisition module responsible for collecting EEG signals， a signal processing module for cleaning and feature extraction， and an emotion recognition module using classification algorithms to determine user emotional states.[Findings] The system can accurately identify user emotional states and achieve real-time monitoring and classification. Each functional module operates stably， and the overall performance meets expectations.[Conclusions] The emotion analysis system based on EEG technology shows promising results and applications in experiments. Its precise emotion recognition capability provides significant support for medical health， user experience optimization， and beyond. Future research can further optimize the system's performance and expand its applications in broader fields， such as psychological health assistance diagnosis .

Keywords： EEG technology; sentiment analysis; signal processing; machine learning

0 引言

在當前人工智能和心理學交叉研究的領域，情感識別技術尤其是基于腦電波的情感分析系統成為研究的熱點。這種技術通過分析人的電活動，實時監測和識別個體的情感狀態，在醫療健康、教育、市場營銷等多個領域有重要的應用價值。隨著人工智能和機器學習的進步，基于腦電技術情感分析系統的精確度和效率不斷提高，使得腦電技術的應用更廣泛。然而，實現這一技術的過程涉及復雜的系統設計和精細的功能實現，包括信號采集、處理算法的開發及用戶界面的設計。本研究將對腦電技術的情感分析系統的關鍵環節進行介紹，包括系統需求分析、系統架構設計以及功能模塊的實現，旨在提供一個全面的技術概述，為未來的研究和應用開拓方向。

1 情感分析系統的需求

在設計與研究基于腦電技術的情感分析系統時，對情感分析功能進行需求分析至關重要。情感分析是指通過對用戶的腦電波信號進行處理和分析，推斷用戶的情感狀態。這項功能的設計可以幫助人們更好地理解和識別他人的情感，提供情感分析報告，還能更深入地研究情感與腦電波之間的關系。首先，需要分析系統情感分析功能的基本要求。系統應準確分析用戶的情感狀態，如喜、怒、哀、樂等，并將其與腦電波信號進行關聯［1］。為了實現這一目標，系統應具備高度準確的算法和模型，能夠對腦電波信號進行實時處理和分析。其次，系統應具備多樣化的情感分類能力，能夠識別出多種不同情感狀態的用戶。這些情感狀態可能包括快樂、悲傷、憤怒、焦慮等，系統要能對不同用戶的情感狀態進行準確識別和分類。為了實現這一功能，系統應具備較為精細的情感分類算法和模型，并能夠根據不同用戶的個體差異進行個性化的分析和識別［2］。再次，系統還應具備對情感變化的敏感性和實時性。情感狀態是具有時效性的，因此需要系統能夠實時地對用戶的情感進行監測和分析，并及時反饋給用戶或相關人員。為了實現這一目標，系統應能夠實時采集、處理和分析用戶的腦電波信號，并能對用戶情感狀態的變化進行準確、快速識別。最后，系統還應具備可視化和報告功能，能夠將情感分析結果以圖形或文本的形式展示給用戶或相關人員。這樣能夠幫助用戶更直觀地了解自己的情感狀態，并有助于進一步分析研究。此外，系統還可以提供個性化的建議和指導，幫助用戶更好地管理和調節自己的情感狀態［3］。

綜上所述，基于腦電技術的情感分析系統的設計與研究需要根據用戶的情感分析功能需求進行詳細分析，包括準確性、多樣性、實時性和可視化等方面的要求。這些功能的實現將為用戶提供全面且深入的情感分析體驗，對提升用戶的情感管理能力和研究情感與腦電波之間的關系具有重要意義。

2 情感分析系統設計

2.1 情感分析系統架構設計

一個合理的系統架構可以保證系統的性能和穩定性，并能滿足用戶的需求。在基于腦電技術情感分析系統的設計中，系統架構設計起到關鍵作用。該系統采用了前后端分離的架構設計，具體如圖1所示。前端使用Vue2框架進行開發，主要負責用戶界面展示和用戶與系統的交互。利用VueRouter3進行路由管理，Vuex3進行狀態管理，ElementUI2作為UI組件庫，axios作為HTTP請求庫，實現前端頁面的動態展示和與后端的數據通信。后端使用Python語言進行編程，并選擇了Flask框架作為Web開發框架。Flask提供了一系列的工具和擴展，方便開發者進行Web應用的快速開發和部署。為了持久化存儲用戶數據，系統使用了Flask-SQLAlchemy作為ORM（Object Relational Mapping）工具，對Mysql數據庫進行操作和管理。同時，為了提高系統的性能和并發能力，系統還使用了Flask-Redis作為緩存工具，將一些頻繁訪問的數據緩存在內存中，減輕數據庫的壓力［4］。

在系統的整體架構中，數據流動的方式主要有兩種：HTTP請求和WebSocket。當用戶在前端發起請求時，前端通過axios庫向后端發送HTTP請求，后端在接收到請求后進行處理，并將相應的數據以HTTP響應的形式返回給前端。此外，為了支持實時數據的傳輸和展示，系統還使用了WebSocket技術。前端采用WebSocket技術與后端進行長連接，實時接收并展示腦電信號數據。

為了提高系統的可擴展性和容錯性，系統采用了Docker部署方式。Docker是一種開源的容器化平臺，可以將應用程序和其依賴項打包在一個獨立的容器中，提供了快速部署、可移植性和可擴展性。使用Docker可以簡化系統的部署過程，減少不同環境下的配置問題，提高系統的穩定性和可靠性。

綜上所述，基于腦電技術情感分析系統的系統架構設計采用了前后端分離的架構方式，其中前端使用Vue2框架進行開發，后端使用Flask框架進行開發，并結合了Flask-SQLAl chemy和Flask-Redis來進行數據存儲和緩存。系統通過HTTP請求和WebSocket技術實現前后端的數據通信，并使用Docker進行部署，以提高系統的可擴展性和容錯性。這一合理的系統架構設計可以為基于腦電技術情感分析系統的開發和運行提供良好的基礎［5］。

2.2 情感分析流程設計

情感分析時序流程設計的目的是以視覺化的方式細致展現情感分析的過程及各環節的時序關系。情感分析流程設計如圖2所示。首先，確定起點，即腦電數據的采集，通常由用戶通過穿戴設備完成；其次，進入數據預處理階段，包括去噪、濾波和放大信號等步驟，每個步驟的順序和時間長度應清晰表示；再次，特征提取環節接收預處理后的數據，進行波形分析，提取頻域和時域特征；然后，特征數據送入機器學習模型進行情感識別，該模型基于訓練數據進行情感狀態的分類；最后，情感狀態結果輸出到用戶界面，完成整個流程。在進行設計時應注意流程圖的清晰度與簡潔性，確保每個步驟的邏輯關系、依賴性和并行處理能力能夠準確、無歧義地呈現，同時注重于系統中潛在的性能瓶頸和優化空間。

綜上所述，圖2能夠清楚地指導技術人員理解和實施整個分析流程。整個過程的時序圖清晰地展示了從數據采集到情感輸出的連續步驟，是理解系統操作和功能實現的關鍵工具。

3 情感分析系統實現

3.1 情感分析功能模塊前端實現

在情感分析功能模塊的前端實現中，采用現代Web技術棧來構建用戶交互界面。Vue2框架作為核心，配合VueRouter3和Vuex3，提供了靈活的路由管理和狀態管理機制，而axios庫則處理異步HTTP請求，與后端服務進行交互。ElementUI2作為UI組件庫，不僅豐富了界面元素，也加快了開發速度，提高了用戶體驗。

項目初始化后，通過Vue實例的創建，路由和狀態管理被配置和激活，確保應用的單頁面功能和響應性。ElementUI2組件庫為開發者提供預設的樣式和行為，簡化了復雜組件的實現過程。

在用戶上傳腦電數據的功能實現中，使用了ElementUI的el-upload組件。這個組件允許用戶通過簡潔的操作上傳文件，并通過設置：action屬性指定后端處理上傳的URL。通過：headers屬性，可以發送額外的HTTP頭信息，如認證令牌。上傳流程由before-upload鉤子函數管理，其驗證文件類型，確保用戶上傳的是正確格式的csv文件。一旦上傳成功，on-success回調函數被觸發，處理后端的響應數據，on-error則處理任何上傳錯誤。通過el-upload組件，可以設置上傳文件的url、headers等參數，并通過before-upload鉤子函數進行文件類型的判斷，保證只能上傳csv格式的文件。在上傳成功和失敗的回調函數中，可以根據后端返回的數據進行相應的處理，如更新狀態、展示提示信息等。

通過以上方式，成功實現了情感分析功能模塊的前端部分。用戶可方便地上傳腦電數據文件，進行情感分析，并獲得相應的結果和反饋。同時，界面友好且響應式的設計，使用戶能夠在不同設備上都獲得流暢的使用體驗。

3.2 情感分析功能模塊后端實現

情感分析功能模塊的后端實現是整個腦電技術情感分析系統的核心，負責處理和分析由前端收集的腦電數據，并確定用戶的情感狀態。以Python語言和Flask框架為基礎，后端結合Flask-SQLAlchemy和Flask-Redis，構建了一個強大且高效的服務端應用。

該系統后端設置了一個接口用于接收前端上傳的腦電數據。利用Flask的請求處理能力，以JSON格式接收數據，并執行必要的預處理步驟，如數據清洗和過濾，以確保數據質量。

一旦數據被清洗和驗證，后端加載預訓練的情感分析模型，通常是一個機器學習或深度學習模型，這個模型已經被訓練用來識別和分類不同的情感狀態。通過對新收集的數據進行分析，模型將預測出對應的情感標簽。情感分析完成后，結果可以存儲在數據庫中，便于后續的查詢和統計分析。Flask-SQLAlchemy提供了一個方便的ORM框架來處理與數據庫的所有交互。此外，利用Flask-Redis，分析結果也可以被緩存，這樣可以提高系統響應速度，尤其是在處理頻繁查詢時。

在后端的每個步驟中，都考慮到了系統性能和擴展性。這不僅保證了數據的快速處理，還保證了系統能夠輕松應對可能的高并發請求。此外，通過Flask提供的開發友好特性，可以保持代碼的可讀性和可維護性，從而簡化了未來可能的升級和擴展工作。

情感分析的后端實現可分為以下四步：①數據接收與預處理。后端需要接收前端傳遞過來的腦電數據。在Flask框架中，定義一個接口用于接收數據，并使用JSON格式進行數據傳輸。接收到數據后，進行預處理，包括數據清洗、過濾無效數據等操作。②情感分析模型加載。在情感分析功能模塊中，需要加載訓練好的情感分析模型。通過加載模型，可以對接收到的腦電數據進行情感分類。③情感分析。在接收到預處理后的數據后，將其輸入到情感分析模型中進行情感分類。情感分析模型將根據輸入的特征，對每一條腦電數據進行情緒分類，并返回情感標簽。④ 數據存儲與緩存。在情感分類后，可以選擇將其存儲到數據庫中，以便后續分析。同時，為了提高系統響應速度，可以將情感分類結果存儲到緩存中。通過以上步驟，完成了情感分析功能模塊的后端實現。后端通過接收并處理前端傳遞的腦電數據，使用加載的情感分析模型對數據進行情感分類。最后，將分類結果存儲到數據庫和緩存中，以便進一步使用和展示。

通過以上方式，成功實現了情感分析功能模塊的后端部分。通過該模塊，可以對腦電數據進行情感分析，并將結果返回給前端展示，為用戶提供更加智能化的情感分析服務。

4 情感分析系統應用

情感分析系統的開發助力了基于腦電信號反映人情感的應用，利用此系統進一步進行開發，研究基于腦電情感檢測技術的人群心理服務應用，具體如圖3所示。本研究中的項目依托廣東省大學生攀登計劃“壹心愈見”項目，聚焦與人的心理健康問題，瞄準市場痛點，利用腦電科技進行快速與科學化的腦波分析，通過分析結果識別人群心理情況，相較傳統心理咨詢更為現代化與便捷化。然后根據情感分析結果得知人們的心理癥狀所在，開展精準化與個性化心理健康治療服務，保障生活。

5 結語

腦電技術情感分析系統旨在通過分析腦電波活動來解讀和分類人類的情感狀態。該系統的開發集中于三個核心部分：情感功能系統分析、系統架構設計、情感分析功能模塊的實現。每個部分都是確保系統整體性能和精確度的關鍵。該系統將復雜的神經科學研究轉化為可應用的技術，為用戶提供了一個直觀、易用、科學的情感分析工具。這種集成化的解決方案對于心理健康、消費者行為分析、人機交互設計等領域具有重大的潛在應用價值。未來，隨著技術的不斷進步和優化，基于腦電技術情感分析系統將有望更廣泛地服務于社會各個層面，開拓情感智能化分析的新時代。

參考文獻：

［1］王鳳，焦凱強，郭茂田.基于晚期正電位的腦電情緒識別［J］.科學技術與工程， 2016，16（35）：147-151.

［2］高佳，王蔚.基于稀疏貝葉斯網絡的情緒腦電的有效性腦網絡研究［J］.生物醫學工程學雜志， 2015，32（5）：945-951.

［3］李錦瑤，杜肖兵，朱志亮，等.腦電情緒識別的深度學習研究綜述［J］.軟件學報， 2023，34（1）：255-276.

［4］何群，李冉冉，付子豪，等.基于改進MEDA算法的腦電情緒識別［J］.儀器儀表學報， 2021，42（12）：157-166.

［5］陳波，鄧麗，蔡船，等.基于情緒腦電的交互原型方案評價研究［J］.包裝工程， 2017，38（10）：110-114.