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基于脑电波信号的人体疲劳程度测试模型分析
被引量：
4
1
作者
顾宣宣
李鲁群
杜如东
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2019年第1期102-105,共4页
针对人体疲劳程度检测问题,采集被测试者的脑电图(EEG)信号,利用阈值小波变换对EEG信号进行消噪处理,提取脑电波中的特征值,分析疲劳程度与特征值的相关性,建立脑电波信号与疲劳程度的数学模型,并用十折交叉验证法来验证该模型的准确率...
针对人体疲劳程度检测问题,采集被测试者的脑电图(EEG)信号,利用阈值小波变换对EEG信号进行消噪处理,提取脑电波中的特征值,分析疲劳程度与特征值的相关性,建立脑电波信号与疲劳程度的数学模型,并用十折交叉验证法来验证该模型的准确率.结果表明:该模型检测人体疲劳程度的准确率可以达到96%以上.
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关键词
脑电图(EEG)信号
疲劳程度
小波变换
数学模型
十折交叉验证法
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职称材料
题名
基于脑电波信号的人体疲劳程度测试模型分析
被引量：
4
1
作者
顾宣宣
李鲁群
杜如东
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2019年第1期102-105,共4页
文摘
针对人体疲劳程度检测问题,采集被测试者的脑电图(EEG)信号,利用阈值小波变换对EEG信号进行消噪处理,提取脑电波中的特征值,分析疲劳程度与特征值的相关性,建立脑电波信号与疲劳程度的数学模型,并用十折交叉验证法来验证该模型的准确率.结果表明:该模型检测人体疲劳程度的准确率可以达到96%以上.
关键词
脑电图(EEG)信号
疲劳程度
小波变换
数学模型
十折交叉验证法
Keywords
electroencephalographic(EEG) signals
degree of fatigue
wavelet transform
mathematical model
10-fold cross-validation method
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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被引量
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1
基于脑电波信号的人体疲劳程度测试模型分析
顾宣宣
李鲁群
杜如东
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2019
4
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