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利用EEG信号的小波包变换与非线性分析实现精神疲劳状态的判定
被引量：
10
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作者
韩清鹏
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期182-188,共7页
EEG(脑电)信号的4个节律(δ波、θ波、α波、β波)与人的精神疲劳状态有对应关系,不同节律的能量值及其非线性特征参数可以用于疲劳状态的判定。本文首先利用小波包分解与重构技术,构造了以"db20"为基小波函数的6层分解,得到...
EEG(脑电)信号的4个节律(δ波、θ波、α波、β波)与人的精神疲劳状态有对应关系,不同节律的能量值及其非线性特征参数可以用于疲劳状态的判定。本文首先利用小波包分解与重构技术,构造了以"db20"为基小波函数的6层分解,得到EEG信号的4个节律。然后,对4个节律信号分别计算相应的节律的频带能量比例值,这些频带能量比例值作为对人体精神状态进行评价的量化指标。通过计算EEG信号α波的非线性特征参数,包括最大Lyapunov指数、近似熵、复杂度,并将这些非线性特征参数组成疲劳状态的综合评估判据,可以实现疲劳状态的判定。10组EEG信号的分析结果表明了该本文方法的有效性,其中对疲劳和非疲劳状态的判定准确率较高,而对轻微疲劳、中等疲劳和严重疲劳三种状态的准确区分稍差一些。
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关键词
EEG信号
精神疲劳状态
小波包变换
非线性征参数
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题名
利用EEG信号的小波包变换与非线性分析实现精神疲劳状态的判定
被引量：
10
1
作者
韩清鹏
机构
辽宁科技大学机械工程与自动化学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期182-188,共7页
基金
国家自然科学基金项目(10972192)
文摘
EEG(脑电)信号的4个节律(δ波、θ波、α波、β波)与人的精神疲劳状态有对应关系,不同节律的能量值及其非线性特征参数可以用于疲劳状态的判定。本文首先利用小波包分解与重构技术,构造了以"db20"为基小波函数的6层分解,得到EEG信号的4个节律。然后,对4个节律信号分别计算相应的节律的频带能量比例值,这些频带能量比例值作为对人体精神状态进行评价的量化指标。通过计算EEG信号α波的非线性特征参数,包括最大Lyapunov指数、近似熵、复杂度,并将这些非线性特征参数组成疲劳状态的综合评估判据,可以实现疲劳状态的判定。10组EEG信号的分析结果表明了该本文方法的有效性,其中对疲劳和非疲劳状态的判定准确率较高,而对轻微疲劳、中等疲劳和严重疲劳三种状态的准确区分稍差一些。
关键词
EEG信号
精神疲劳状态
小波包变换
非线性征参数
Keywords
EEG
mental stress state
wavelet package transformation
nonlinear parameters
分类号
Q42 [生物学—神经生物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用EEG信号的小波包变换与非线性分析实现精神疲劳状态的判定
韩清鹏
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013
10
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参考文献
引证文献
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