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摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。
基于表面肌电图
主要关键词
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