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基于线性预测分析与堆叠融合的混合模态疲劳检测方法
- 专利权人:
- 武汉理工大学
- 发明人:
- 陈昆,刘智勇,马力,刘泉,艾青松
- 申请号：
- CN202310046600.0
- 公开号：
- CN115778390A
- 申请日:
- 2023.01.31
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于线性预测分析与堆叠融合的混合模态疲劳检测方法，包括步骤：采集脑电EEG信号和眼电EOG信号；进行基于快速独立主成分分析算法的盲源分离，得到多通道前额EOG信号和多通道纯净的EOG信号；进行线性预测分析，求解线性预测倒谱系数；进行墨西哥帽连续小波变换检测峰值，对正负峰值进行编码，从编码序列中提取眼电信号反映的注视、扫视、眨眼的统计特征；进行回归训练，获得疲劳程度预测结果。本发明在探索利用脑电和眼电生理信号检测疲劳状态规律的基础上开展了疲劳检测脑电眼电信号处理、特征提取及回归训练方法研究，充分利用脑电和眼电中反映的疲劳相关特征信息，有效提高了基于脑电眼电混合模态的疲劳检测的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
