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基于ECG信号的疲劳、情绪分析方法
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 成谢锋,邵建华,佘辰俊,单煦
- 申请号：
- CN201810742288.8
- 公开号：
- CN108852380A
- 申请日:
- 2018.07.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于ECG信号的疲劳、情绪分析方法,所述方法基于PCA、K‑means聚类算法以及DS证据理论实现,具体包括步骤:采集ECG信号数据,并对ECG信号数据做噪声检测、弱信号检测和滤波处理,提取ECG信号数据的R‑R间隔序列;对R‑R间隔序列时频域进行分析,得到用于数据训练的时频域指标,并对获取的所述时频域指标运用DS证据理论进行区间划分;对通过DS证据理论进行区间划分的所述时频域指标进行PCA,获取低维度矩阵以及相对应的变换矩阵;运用K‑means聚类算法对获取的低维度矩阵做聚类处理,划分出ECG信号数据中不同生理状态对应的类别,实现疲劳、情绪分析;本发明的基于ECG信号的疲劳、情绪分析方法可实现对疲劳、情绪的分析的精确分析。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
