针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。

为了探究正常人脑电β波（13~25 Hz）静息态功能连接，提出了一种结合独立成分分析（ICA）、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像（sLORETA）技术的分析算法。对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闭眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波（13~25 Hz）进行了功能连接研究，结果表明：（a）β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态；（b）从闭眼状态到睁眼状态，在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域β波功能连接明显减弱，而在双侧额叶连接增强；（c）静息态网络中的默认节点网络、视觉网络、运动感觉网络在闭眼状态下显著。因此，证明该算法适用于研究脑电β波静息态功能连接。