基于单通道脑电信号的疲劳检测系统
针对目前高强度劳动人群频繁猝死的情况,文中设计了一套基于单通道脑电信号(Electroencephalography,EEG)的疲劳检测系统,以实现对该类人群疲劳程度的准确判定,起到预警效果.系统利用TGAM(ThinkGearm AM)脑电模块采集原始EEG数据,通过蓝牙方式将数据传送至上位机,在上位机中提取EEG的4个基本节律成分(δ,θ,α,β),以节律信号的相对频带能量作为表征疲劳状态的脑电特征,并利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)两种方法对脑电特征进行分类,给出评估结果.实验结果表明,所设计的基于单通道EEG的疲劳检测系统能够实现准确率较高的疲劳状态检测.
TGAM脑电模块、EEG、基本节律、FDA算法、GUI
47
2020-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
225-229