脉搏信号功率谱分析对精神疲劳状态的识别

• 作者: 张爱华 王龙 豆小玺
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 精神疲劳 脉搏功率谱 线性判别式
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机及脑的生物信息处理
• 页码范围: 118-120
• 页数: 3页
• 分类号: R3
• 字数: 4105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1673-8225.2007.01.031

摘要

目的:根据精神疲劳状态与脉搏信号间的内在联系,设计一种基于脉搏信号特征参数评测精神疲劳状态的方法,为精神疲劳状态的诊断和评测提供科学依据.方法:实验于2006-04/05在兰州理工大学电子信息研究所实验室进行.选择20名身体健康的男性大学生志愿者,进行连续3 h的3位随机数加减运算的精神疲劳实验.采用HK-2000C集成化数字脉搏传感器和数据采集处理系统获取被试者精神疲劳前后的桡动脉脉搏信号,采样频率为200 Hz,进而用改进后的Welch法对脉搏信号进行功率谱分析,提取0～30 Hz功率谱峰值及峰值频率.应用线性判别式分析对所提取的特征进行分类.结果:20名受试者全部进入结果分析.精神疲劳实验后,脉搏信号的功率谱峰值显著低于实验前[(28.22±1.37),(50.56±1.13)dB,P＜0.01];峰值频率明显升高[(0.930 7±0.064 4),(0.865 7±0.064 0)Hz,P＜0.05].以功率谱峰值和峰值频率作为特征量,精神疲劳识别正确率达到了85%.结论:脉搏信号的功率谱分析能够反映人体的精神疲劳状态;脉搏信号的功率谱峰值和峰值频率有望作为精神疲劳状态评测的客观指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爱华	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	130	802	15.0	21.0
2	王龙	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	21	98	6.0	9.0
3	豆小玺	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	28	1.0	1.0