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《绵阳师范学院学报》 2017年08期
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基于Morlet小波的EEG疲劳程度的识别研究

叶春  高浩  
【摘要】:为了识别人类疲劳程度,文中提出一种基于Morlet小波变换的EEG脑电信号测量方法来分析受测者的眼动信号,通过时域信号的特征值筛选来识别疲劳状态,进而了解受测者的疲劳程度.本研究使用非侵入式脑电信号测量仪,进行脑电信号原始数据的采集,使用Matlab程序对于脑电信号进行Morlet小波变换(Morlet Wavelet transform,MWT)将信号分解,再将数据转化为特征值之后,使用支持向量机(Support vector machine,SVM)与反向传播类神经网络(Back propagation neural network,BPNN)进行疲劳的状态分析.该方法对400名测试者在不同疲劳程度状态下进行测试,结果显示脑电信号识别的正确率平均达到96.15%.
【作者单位】江苏信息职业技术学院;南京邮电大学自动化学院;
【关键词】Morlet小波变换 脑电信号 特征提取
【基金】:国家自然科学基金(61571236,61602255,61203196) 中国博士后基金(2014M551632)资助项目 江苏省博士后基金(1402018A) 江苏省省科技厅产学研资金/前瞻性联合研究项目(BY2013017) 江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015C239)
【分类号】:R318;TN911.7
【正文快照】:
为了更好的帮助人们探索脑部的活动方式,国内外研究专家推广脑电波信号在脑机接口(Brain computer Interface,BCI)中的应用,探讨高效的脑电信号处理算法和人体不同状态下脑电信号反应情况.脑电信号分析与处理是信号处理与机器学习研究中一个最具挑战性的课题之一[1].脑电信号

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