基于TGAM模块的便携式脑力疲劳检测系统

摘要：

目的 现代社会中脑力劳动者脑力疲劳容易引发事故和心理疾病,设计一种便携式脑力疲劳检测系统及时检测脑力疲劳并提醒劳动者休息具有重要的现实意义.方法 在Android系统平台进行脑力疲劳检测系统的设计,主要包括脑电采集端、Android移动端、服务器端3个模块.检测系统首先通过脑电采集端进行听觉诱发EEG信号的采集,再将EEG信号通过Android移动端传输至服务器端,利用多种解析算法提取P300中P3b成分的幅值进行分析,最后将分析结果返回Android移动端.结果脑电采集端可实现对EEG进行采集、放大、滤波及传输,并通过蓝牙模块传输至服务器端进行解析和疲劳评判.通过Android端可查看原始脑波、P300波形、疲劳评判结果以及历史数据,也可登录服务器端查看原始脑电数据和数据处理结果.结论 所构建的系统可以实时采集用户的脑电数据并进行P300波形分析,方便快捷地得到用户的脑力疲劳状态.未来将进一步优化算法模型,减轻个体差异性对准确度的影响.

关键词：TGAM脑电模块、Java平台、听觉诱发电位、Android、服务器、脑力疲劳检测

所属期刊栏目：40

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：国家重点研发计划课题2018YFC2001401

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：31-37,45