【摘 要】
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飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特
【机 构】
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上海交通大学航空航天学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院,
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飞行员认知状态是影响人机飞行控制系统表现的重要因素。认知状态通常不能被直接测得,需借助于诸多的生理信号间接分析。根据典型生理信号的时频特点,应用小波分析建立信号特征集,并提出了一种基于花粉传播算法的高斯过程分类模型,用以分析全动飞行模拟实验中的飞行员认知状态。通过对比分类结果与飞行员的NASATLX测评结果,验证该模型对飞行员认知状态识别的有效性。
Pilots cognitive status is an important factor affecting the performance of man-made flight control system. Cognitive state usually can not be measured directly, need to rely on a lot of physiological signal indirect analysis. According to the time-frequency characteristics of typical physiological signals, the signal feature set is established by using wavelet analysis and a Gaussian process classification model based on pollen propagation algorithm is proposed to analyze the pilot’s cognitive status in full-flight flight simulations. By comparing the classification result with the pilot’s NASATLX test results, the effectiveness of this model in recognizing pilots’ cognitive status is verified.
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