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低觉醒状态文献资料
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基于小波包节律和支持向量机的警戒低觉醒脑电信号识别方法
平乏、单调的监控作业容易使作业人员觉醒水平下降,为提高监控工作的绩效,需识别及唤醒低觉醒状态,因此本文提出以脑电信号(EEG)为研究对象的低觉醒状态识别方法.运用小波包变换分解警戒作业人员的EEG信号,获取EEG信号中的δ、θ、α、β等节律成分;结合各节律计算相对能量和高低频能量比参数等特征,组成低觉醒状态识别的特征向量,并使用支持向量机对模拟警戒作业中的低觉醒状态进行了识别.实验结果显示,本文方法能够很好地区分警戒作业中的低觉醒状态和觉醒状态,识别率高.与其它分析方法相比,该方法能够有效地识别警戒作业中的低觉醒状态,能够为低觉醒状态的唤醒机制提供技术支持.
