【摘 要】
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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.
【机 构】
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江苏信息职业技术学院,南京邮电大学自动化学院
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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 propagatio
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