文摘由于具有高时间分辨率、无创性,脑电(Electroencephalogram,EEG)信号被广泛应用于航空航天任务操作员的疲劳、脑力负荷分析等。针对EEG信号多通道且各通道内信息不完全相同的特性,提出了一种基于最小冗余最大相关性(Minimum redundancy maximum relevance,mRMR)算法的EEG特征评价技术。通过设置目标变量,计算各通道内EEG特征与目标变量的互信息量、特征在通道内部的冗余度,可对EEG特征的性能做出评价。进一步,获取管制员在不同脑力负荷下的EEG数据,对一系列EEG特征做出评价并与已有研究、特征在不同分类方式下的可分性进行对比,验证了该特征评价技术的有效性。与现有的技术相比,该技术避免了灰色关联分析法确定权重参数和灰色关联度的主观性、避免了分类器评价法的差异性。相较于已有的特征选择算法,考虑了通道内部信息的冗余,使得评价结果更为准确。相较于基于统计学的相关技术,该方法可对特征的性能做出定量的评价,以便对不同指标进行比较。最后,阐述了该评价方式疲劳程度分析、情绪识别等方面的应用。
