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一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法被引量：6: 1; 作者高春芳吕宝粮马家昕《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期641-648,共8页; 警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度。为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等。基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,... 展开更多; 关键词眼电信号警觉度警觉度特征小波包变换相关分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于眼电与头部姿态信号的检测与疲劳状态分析被引量：2: 2; 作者任谊文苏拾 +2 位作者管凯捷付威威张熙《长春理工大学学报（自然科学版）》 2020年第1期38-44,共7页; 当人处于疲劳状态时,其眼电信号特征及头部姿态信号特征均会发生明显的变化。针对这两类信号进行分析研究,提出一种可穿戴式眼电与头部姿态信号的疲劳检测装置。利用三个Ag/Agcl电极单导联方式采集人眼电信号、MEMS传感器采集人头部运... 展开更多; 关键词眼电信号头部姿态信号加速度角速度疲劳检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应卡尔曼滤波的生理电信号降噪方法: 3; 作者姜言冰姚颖闻 +1 位作者梁兰林林《现代电子技术》 2025年第10期39-44,共6页; 在生理电信号的测量过程中,目标信号往往会受到各种噪声干扰,包括外界的电磁场干扰和内部的其他生理电信号干扰,其中最严重的是工频干扰。这些噪声干扰会给生理电信号的分析和处理带来极大不便,为此,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的降... 展开更多; 关键词自适应滤波卡尔曼滤波生理电信号眼电信号工频干扰降噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析被引量：11: 4; 作者王福旺王宏罗旭《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期175-178,共4页; 疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用P... 展开更多; 关键词疲劳驾驶脑电信号眼电信号小波包分解相对功率谱眨眼频率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于脑电和眼电的疲劳检测方法的研究被引量：7: 5; 作者姚娟娟路堃 +1 位作者马兴宇成工《电子设计工程》 2020年第6期115-120,共6页; 本研究提出了一种基于前额单通道的脑电信号和脑电信号中的眼电信号特征来检测疲劳状态的研究方法。在实验室环境下,对招募的435名被试进行研究。为确保疲劳状态计算数据的真实有效性,前期对每帧数据进行噪声检测,再利用视频文件和KSS... 展开更多; 关键词脑电信号眼电信号眨眼时长眨眼速度疲劳状态相对功率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机和小波包变换的EOG信号睡眠分期: 6; 作者张燕孙静 +2 位作者胡建成贺壮杨波《成都信息工程大学学报》 2021年第1期1-6,共6页; 针对多通道信号或者多生理参数进行睡眠分期的不足,提出一种利用支持向量机(SVM)和小波包分解相结合对单通道眼电信号进行自动评分的方法。利用改进阈值的双树复小波变换对信号进行去噪处理,将数据以30s数据为一个处理单位,使用小波包... 展开更多; 关键词眼电信号 SVM 小波包变换 AR系数平滑规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除被引量：3: 7; 作者施伟俊王蓓 +1 位作者卿湘运王行愚《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期659-665,共7页; 在脑电信号的实时采集过程中,噪声伪迹会对采集到的脑电信号产生较大的畸变。利用Copula理论结合AR时间序列模型研究脑电信号与引起其畸变的噪声之间的相关性,设计并实现了基于尾部相关性的脑电噪声自动检测算法。根据检测结果,对受干... 展开更多; 关键词脑电信号眼电信号干扰 AR时序模型 COPULA理论尾部相关性; 在线阅读下载PDF 职称材料

移动服务机器人共享控制研究被引量：2: 8; 作者孙雷王孙安 +1 位作者张进华李小虎《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2015年第1期169-174,共6页; 移动服务机器人在提高老人/残疾人活动空间方面具有重要作用.针对机器人自主避障失败时存在安全问题,提出了基于共享控制的服务机器人系统.构建基于机器视觉与人眼视觉共享控制的机器人系统.研究服务机器人的共享策略问题和眼电信号角... 展开更多; 关键词服务机器人共享控制眼电信号人工场轨迹跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法被引量：6: 1; 作者高春芳吕宝粮马家昕; 机构皖南医学院医学二系麻醉与影像设备学教研室上海交通大学计算机科学与工程系仿脑计算与机器智能研究中心上海交通大学智能计算与智能系统教育部-微软重点实验室上海交通大学上海市可扩展计算与系统重点实验室京都大学工学研究科机械工程与科学系; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期641-648,共8页; 基金国家自然科学基金项目(90820018) 国家重点基础研究发展(973)计划(2009CB320901); 文摘警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度。为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等。基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,如何提取眼电信号中的警觉度特征是该研究的核心问题之一。本研究应用小波包变换方法从水平眼电中提取不同频段能量的比值,以期找出高相关度的警觉度特征。探讨了水平眼电中16种不同的低高频分段的能量比特征,对特征分别进行了移动平均和线性动力系统去噪处理。实验表明,分段为(0～1.50 Hz)/(1.50～31.25 Hz)的能量比值与警觉度的相关系数最高。35组实验的相关系数平均值为0.742,标准差为0.151,比已有的慢速眼动、快速眼动以及眨眼等11种特征中最好特征的相关系数平均值提高了5.55%,标准差降低了6.62%。; 关键词眼电信号警觉度警觉度特征小波包变换相关分析; Keywords Electrooculography vigilance vigilant feature wavelet packet transform correlation analysis; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于眼电与头部姿态信号的检测与疲劳状态分析被引量：2: 2; 作者任谊文苏拾管凯捷付威威张熙; 机构长春理工大学光电工程学院中科院苏州生物医学工程技术研究所中国人民解放军总医院; 出处《长春理工大学学报（自然科学版）》 2020年第1期38-44,共7页; 基金国家军事脑科学计划资助项目(AWS16J028) 江苏重点研发计划(社会发展)资助项目(BE2016684)。; 文摘当人处于疲劳状态时,其眼电信号特征及头部姿态信号特征均会发生明显的变化。针对这两类信号进行分析研究,提出一种可穿戴式眼电与头部姿态信号的疲劳检测装置。利用三个Ag/Agcl电极单导联方式采集人眼电信号、MEMS传感器采集人头部运动时的加速度和角速度信号。根据眼电信号及加速度和角速度在时域中的特点,利用相关系数分析左右电极所采集的眨眼信号特征,并根据加速度与角速度在时域中的特点分析四种头部姿态特征。最后利用BP神经元网络对眨眼信号及头部姿态信号进行特征识别,提高了检测系统鲁棒性。实验结果表明,利用水平眼电信号与加速度信号能准确分析测试人员的眨眼与低头、仰头行为,并能正确检测人的疲劳状态变化,但侧头行为的疲劳状态检测有待进一步优化提升。; 关键词眼电信号头部姿态信号加速度角速度疲劳检测; Keywords eog signal head posture acceleration angular velocity fatigue testing; 分类号 O482.31 [理学—固体物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应卡尔曼滤波的生理电信号降噪方法: 3; 作者姜言冰姚颖闻梁兰林林; 机构广东医科大学生物医学工程学院; 出处《现代电子技术》 2025年第10期39-44,共6页; 基金 2023年度广东医科大学博士学位人员科研启动基金(GDMUB2023004) 广东医科大学学科建设项目(4SG21018G)。; 文摘在生理电信号的测量过程中,目标信号往往会受到各种噪声干扰,包括外界的电磁场干扰和内部的其他生理电信号干扰,其中最严重的是工频干扰。这些噪声干扰会给生理电信号的分析和处理带来极大不便,为此,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的降噪方法,以消除生理电信号中混入的工频等噪声干扰。充分利用自适应滤波在动态权重调整方面的优势以及卡尔曼滤波在状态估计方面的准确性,精确地识别并处理目标信号和噪声。通过处理在普通实验环境中采集到的心电信号、眨眼眼电信号和肌电信号,并观察算法处理前后的时域波形和频谱,来检验自适应卡尔曼滤波器为生理电信号降噪的有效性。结果表明:所设计的自适应卡尔曼滤波可以有效消除工频(包括基频及谐波分量)等噪声干扰,使目标信号变得更加清晰干净,且不损坏目标信号的有用成分,其中在50 Hz处的频谱值平均降幅不低于49.31 dB。文中的自适应卡尔曼滤波算法仅需调整部分参数便可适用于多种不同的生理电信号,能有效滤除原始信号中混入的工频及其他噪声干扰,降噪性能稳定且计算复杂度较低,这为生理电信号的分析和处理提供了一种更为有效的解决方案。; 关键词自适应滤波卡尔曼滤波生理电信号眼电信号工频干扰降噪; Keywords adaptive filter Kalman filter physiological electrical signal EOG power frequency interference noise reduction; 分类号 TN911.7-34 [电子电信]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析被引量：11: 4; 作者王福旺王宏罗旭; 机构东北大学机械工程与自动化学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期175-178,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61071057); 文摘疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化.; 关键词疲劳驾驶脑电信号眼电信号小波包分解相对功率谱眨眼频率; Keywords fatigue driving EEG （ electroencephalogram ） EOG （ electroencephalogram ） wavelet packet decomposition relative power spectrum blinking rate; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于脑电和眼电的疲劳检测方法的研究被引量：7: 5; 作者姚娟娟路堃马兴宇成工; 机构北京市地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心北京市地铁运营有限公司运营四分公司上海帝仪科技有限公司; 出处《电子设计工程》 2020年第6期115-120,共6页; 文摘本研究提出了一种基于前额单通道的脑电信号和脑电信号中的眼电信号特征来检测疲劳状态的研究方法。在实验室环境下,对招募的435名被试进行研究。为确保疲劳状态计算数据的真实有效性,前期对每帧数据进行噪声检测,再利用视频文件和KSS评分人为标定被试的真实疲劳状态,最终通过设置特征融合多项式方式,计算疲劳状态指数,从而确定疲劳状态,并对采集的100名地铁司机的脑电信号进行了验证。基于上述方法得到的实验室数据疲劳段的识别准确率为96.80%,误报率为3.35%。基于司机的脑电信号,得到93.10%的疲劳识别准确率和3.79%的误报率。通过真实情况下地铁司机数据的算法验证,结果证明了此算法对于疲劳检测的有效性,为将来地铁司机驾驶疲劳检测奠定了基础。; 关键词脑电信号眼电信号眨眼时长眨眼速度疲劳状态相对功率; Keywords EEG EOG blinking time blinking speed fatigue state relative power; 分类号 TN99 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机和小波包变换的EOG信号睡眠分期: 6; 作者张燕孙静胡建成贺壮杨波; 机构成都信息工程大学电子工程学院物理场生物效应及仪器四川省高校重点实验室成都信息工程大学应用数学学院; 出处《成都信息工程大学学报》 2021年第1期1-6,共6页; 基金四川省科技厅重点研发资助项目(2020YFG0052) 成都市科技局重点研发支撑计划(2019-YF09-00099-SN)对本文的资助。; 文摘针对多通道信号或者多生理参数进行睡眠分期的不足,提出一种利用支持向量机(SVM)和小波包分解相结合对单通道眼电信号进行自动评分的方法。利用改进阈值的双树复小波变换对信号进行去噪处理,将数据以30s数据为一个处理单位,使用小波包变换对每个单位眼电信号进行分解,再对小波包子带提取AR系数和小波包能量等特征。采用支持向量机(SVM)对不同30s睡眠单位进行分类,获得初始分类结果,之后使用平滑规则对分类结果进行连续性处理并得到最终分类结果。结果表明所提的方法对睡眠评分能够得到精度为91.19%,Kappa系数为0.82,属于完全一致性。; 关键词眼电信号 SVM 小波包变换 AR系数平滑规则; Keywords electrooculogram SVM wavelet packet transform AR coefficients smooth rules; 分类号 TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除被引量：3: 7; 作者施伟俊王蓓卿湘运王行愚; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期659-665,共7页; 基金国家自然科学基金(61074113); 文摘在脑电信号的实时采集过程中,噪声伪迹会对采集到的脑电信号产生较大的畸变。利用Copula理论结合AR时间序列模型研究脑电信号与引起其畸变的噪声之间的相关性,设计并实现了基于尾部相关性的脑电噪声自动检测算法。根据检测结果,对受干扰的数据段进行了ICA噪声去除处理。本文方法能够自动检测受干扰影响的数据段,并且在很大程度上减少了ICA算法的迭代次数,提高了数据实时处理的效率,适用于脑电信号的实时处理过程。; 关键词脑电信号眼电信号干扰 AR时序模型 COPULA理论尾部相关性; Keywords EEG EOG artifact AR time series model Copula theory tail dependence; 分类号 TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名移动服务机器人共享控制研究被引量：2: 8; 作者孙雷王孙安张进华李小虎; 机构西安交通大学机械工程学院西安交通大学机械制造系统国家重点实验室; 出处《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2015年第1期169-174,共6页; 基金国家自然科学基金项目(50905136); 文摘移动服务机器人在提高老人/残疾人活动空间方面具有重要作用.针对机器人自主避障失败时存在安全问题,提出了基于共享控制的服务机器人系统.构建基于机器视觉与人眼视觉共享控制的机器人系统.研究服务机器人的共享策略问题和眼电信号角度与参考轨迹关系.引入人工场解决自适应轨迹跟踪算法的平滑性.仿真结果说明基于人工场导向方法能平滑逼近期望轨迹.实验结果表明本系统能够满足使用者的安全需求.; 关键词服务机器人共享控制眼电信号人工场轨迹跟踪; Keywords service robot shared control EOG signal artificial field trajectory tracking; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法	高春芳吕宝粮马家昕	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于眼电与头部姿态信号的检测与疲劳状态分析	任谊文苏拾管凯捷付威威张熙	《长春理工大学学报（自然科学版）》	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应卡尔曼滤波的生理电信号降噪方法	姜言冰姚颖闻梁兰林林	《现代电子技术》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析	王福旺王宏罗旭	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于脑电和眼电的疲劳检测方法的研究	姚娟娟路堃马兴宇成工	《电子设计工程》	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于支持向量机和小波包变换的EOG信号睡眠分期	张燕孙静胡建成贺壮杨波	《成都信息工程大学学报》	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除	施伟俊王蓓卿湘运王行愚	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	移动服务机器人共享控制研究	孙雷王孙安张进华李小虎	《陕西科技大学学报（自然科学版）》	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料