【摘 要】
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脑力负荷过高会造成作业绩效下降和人因事故,过低则会造成人力资源浪费,所以研究操作人员脑力负荷状态非常有意义。现有脑力负荷分类方法利用脑电(electroencephalogram,EEG)
【机 构】
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北方工业大学信息学院,北京航空航天大学航空科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(XLYC1802092)
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脑力负荷过高会造成作业绩效下降和人因事故,过低则会造成人力资源浪费,所以研究操作人员脑力负荷状态非常有意义。现有脑力负荷分类方法利用脑电(electroencephalogram,EEG)信号特征进行分类,准确率较低。所以,针对视觉和操作类脑力负荷提出一种基于脑电独立分量特征的分类方法,该方法采用独立分量分析(independent component analysis,ICA)对脑电信号进行分离,直接对得到的独立分量提取四种不同频段的能量特征,最后将特征作为支持向量机(support vector ma
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