【摘 要】
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针对飞行员疲劳状态识别的复杂性,本文基于脑电信号提出一种新的深度学习模型。一方面,利用小波包变换对飞行员脑电信号进行多尺度分解,提取了脑电信号的四个节律波段:δ波(0
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系; 上海赛腾信息技术有限公司; 上海航空无线电电子研究所; 上海工程研究中心; 塔斯基吉大学电机工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671293);上海浦江人才计划(15PJ1404300);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1713)
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针对飞行员疲劳状态识别的复杂性,本文基于脑电信号提出一种新的深度学习模型。一方面,利用小波包变换对飞行员脑电信号进行多尺度分解,提取了脑电信号的四个节律波段:δ波(0.4~3 Hz)、θ波(4~7 Hz)、α波(8~13 Hz)和β波(14~30 Hz),将重组的波段信号作为纯净的脑电信号。另一方面,提出一种基于深度收缩自编码网络的飞行员疲劳状态识别模型,并与其他方法进行比较。实验结果显示,针对飞行员疲劳状态识别问题,所建立的新的深度学习模型具有很好的识别效果,识别准确率高达91.67%。因此,研究基于深度收缩自编码网络的飞行员疲劳状态识别具有重要意义。
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