Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Complexity-based analysis of the variations in skin reaction in different emotional states

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F29142890%3A_____%2F25%3A00052458" target="_blank" >RIV/29142890:_____/25:00052458 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www-worldscientific-com.ezproxy.lib.cas.cz/doi/10.1142/S0218348X25500094" target="_blank" >https://www-worldscientific-com.ezproxy.lib.cas.cz/doi/10.1142/S0218348X25500094</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1142/S0218348X25500094" target="_blank" >10.1142/S0218348X25500094</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Complexity-based analysis of the variations in skin reaction in different emotional states

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Analyzing the skin's response to different external conditions is a significant area of research in biomedical engineering. This paper examines the variations in skin activity across different emotional states. We employed the concepts of complexity, calculating the approximate entropy (ApEn) and sample entropy (SampEn) of galvanic skin response (GSR) signals from 12 subjects who were exposed to 21 stimulus videos (three sessions), in total, categorized under six basic emotions: surprise, anger, fear, happiness, sadness, disgust, and an additional neutral state. The results demonstrated significant variations in the complexity of GSR signals across these emotional states. The methodology used in this study can also be extended to analyze other physiological signals, such as EEG, EMG, and ECG, to potentially understand the responses of various organs like the brain, muscles, and heart to different emotional stimuli.

  • Název v anglickém jazyce

    Complexity-based analysis of the variations in skin reaction in different emotional states

  • Popis výsledku anglicky

    Analyzing the skin's response to different external conditions is a significant area of research in biomedical engineering. This paper examines the variations in skin activity across different emotional states. We employed the concepts of complexity, calculating the approximate entropy (ApEn) and sample entropy (SampEn) of galvanic skin response (GSR) signals from 12 subjects who were exposed to 21 stimulus videos (three sessions), in total, categorized under six basic emotions: surprise, anger, fear, happiness, sadness, disgust, and an additional neutral state. The results demonstrated significant variations in the complexity of GSR signals across these emotional states. The methodology used in this study can also be extended to analyze other physiological signals, such as EEG, EMG, and ECG, to potentially understand the responses of various organs like the brain, muscles, and heart to different emotional stimuli.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10700 - Other natural sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Fractals - Complex Geometry Patterns and Scaling in Nature and Society

  • ISSN

    0218-348X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    33

  • Číslo periodika v rámci svazku

    01

  • Stát vydavatele periodika

    SG - Singapurská republika

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    1-9

  • Kód UT WoS článku

    001423973600001

  • EID výsledku v databázi Scopus