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摘要:
提取脑电信号(EEG)的α波并计算其三种非线性参数,在此基础上归纳出用于评估人体疲劳状态的综合判据.首先,在小波变换的基础上,从原始信号中提取EEG的α波,然后计算其最大李亚普诺夫指数、复杂度和近似熵.这些非线性参数的数值可以定量地反映人的生理活动,进而可以用于评价疲劳状态.对现有EEG数据进行计算和统计,归纳出建立在上述三种非线性参数基础上的疲劳状态的综合评估判据.针对18组已知数据,采用上述综合判据得到相应的不同状态的判定结果.与实际情况相对照,对疲劳和非疲劳状态的评估准确率接近100%,但对轻微、中等和严重疲劳状态之间的区分精度稍低一些.
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文献信息
篇名 基于脑电α波的非线性参数人体疲劳状态判定
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 医学
关键词 人体疲劳 脑电信号(EEG) α波 非线性参数 小波变换 状态评估
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 1174-1177
页数 4页 分类号 R318|O322
字数 3398字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1005-3026.2005.12.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闻邦椿 东北大学机械工程与自动化学院 749 9265 41.0 55.0
2 于涛 东北大学机械工程与自动化学院 28 249 7.0 15.0
3 王黎 东北大学机械工程与自动化学院 12 208 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
人体疲劳
脑电信号(EEG)
α波
非线性参数
小波变换
状态评估
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
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12
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