【摘 要】
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随着生活节奏的加快和社会竞争变得越来越激烈,人们在学习、工作和生活中所面临的心理压力问题也愈发严重和普遍。心理压力过大会给人体带来心理、情绪、认知和行为等多个方面的危害,引发压力相关的疾病。如何通过人体各种生理和行为数据准确地检测心理压力并给予干预一直是研究的热点和重点,但是现有的研究在数据集的构建和识别算法上还存在一些不足。本文建立了一个多模态心理压力检测数据集,并提出了一种多通道生理特征融合的
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随着生活节奏的加快和社会竞争变得越来越激烈,人们在学习、工作和生活中所面临的心理压力问题也愈发严重和普遍。心理压力过大会给人体带来心理、情绪、认知和行为等多个方面的危害,引发压力相关的疾病。如何通过人体各种生理和行为数据准确地检测心理压力并给予干预一直是研究的热点和重点,但是现有的研究在数据集的构建和识别算法上还存在一些不足。本文建立了一个多模态心理压力检测数据集,并提出了一种多通道生理特征融合的心理压力检测方法。本文的主要工作如下:（1）设计心理压力诱导实验和采集数据。使用Stroop测试、数字大小测试、旋转字母测试和Kraepelin测试激发受试者的心理压力,采集受试的脉搏和皮肤电阻数据并录制受试的面部视频;通过分析主观压力评分验证压力诱导效果,最终建立一个包含120人次的多模态心理压力检测数据集。（2）分析生理信号并提取特征。使用离散傅里叶变换获取脉搏的频域信息,对比分析不同主观压力评分下脉搏信号的幅值谱和Poincare散点映射图;对脉搏和皮肤电阻数据滤波,提取时域特征、频域特征、非线性特征和与信号特性相关的特征。（3）设计心理压力检测模型。使用不同的机器学习方法在特征集上训练,获取压力检测的基线模型;设计一维卷积模型、LSTM模型以及特征融合模型,分别使用滤波的生理信号数据集和小波分解得到的系数数据集训练模型,验证模型的有效性。通过实验对比分析,本文提出的使用小波分解系数代替原始生理信号作为模型输入的方法可以提升压力检测准确率,设计的基于多通道生理信号的特征层融合模型可以进一步提升压力检测的性能。
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