基于单导EEG的高空缺氧所致疲劳的实时检测技术研究

• 作者: 唐孝威 李交杰 李光 沈花 胡萌
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 缺氧 脑电EEG 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 1042-1044
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2006.04.029

摘要

研究了一种基于单导EEG的高空缺氧所致疲劳的实时检测技术.采用小波包分解对所采集的EEG进行预处理,然后选取EEG数据的近似熵和Welch谱分析中30-60Hz频段的能量作为模式识别的特征向量,用Bayes概率统计识别方法进行模式识别以检测高空缺氧所致疲劳.实验结果表明,通过提取的特征量可以很好的区分正常情况和缺氧疲劳情况下的脑电模式(检测正确率高于93%).这种方法为客观、实时检测缺氧所致疲劳提供了可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李交杰		26	51	5.0	6.0
2	李光	浙江大学生物医学工程系	57	489	12.0	19.0
3	唐孝威	浙江大学物理系	63	579	14.0	22.0
4	胡萌	浙江大学物理系	6	9	2.0	2.0
5	沈花	浙江大学物理系	1	2	1.0	1.0