[发明专利]一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法，所述方法包括：采集受试者各脑区的脑电信号；对采集到的脑电信号进行预处理，得到预处理后的脑电信号；利用遗传算法运算得到多尺度排列熵的最佳参数；基于运算得到的多尺度排列熵的最佳参数，对预处理后的脑电信号进行多尺度排列熵特征提取，得到脑电信号的特征数据集；使用支持向量机对特征数据集进行特征分类，提取到疲劳脑电的脑电特征。本发明能够提高疲劳脑电特征提取的准确度。

技术领域

本发明涉及一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法，属于数字信号处理技术领域。

背景技术

生理性精神疲劳，现已成为城市中的重要问题，严重威胁着人们的身体健康和生命财产安全。在交通驾驶、航空航天活动、人机系统监控等工作中，操控人员精神疲劳引起的瞬间的注意力分散、反应迟缓或协调性不够，都可能导致极为严重的事故。因此，疲劳脑电的分析和预防工作就变得尤为重要。

疲劳检测是指利用一定的技术手段检测出人体所处的疲劳状态，方法主要有主观评定法和客观评定法。评定方法是依据评定指标的来源进行划分的，来自受试者的主观感受称为主观评定法，来自客观生理指标的测量和纪录称为客观评定法。

主观评定法主要通过问卷调查方式实现，被测对象对问题进行评分，分数即可反映被测对象的疲劳程度,评分越高代表疲劳程度越严重。主观评定法的优点是操作简单，只需根据主观印象填表即可完成评定，缺点是过于主观的测评会导致主客观的脱离，评定结果不全面。客观评定法是指借助于检测设备观察记录人体生理、生化、行为等方面指标变化情况并依此进行评测的方法。客观评定法不受其他人为因素的影响，结果更加客观全面。客观评定法可根据评定指标的不同划分为三种：(1)心理学、行为学、指标评定法；(2)生化学指标评定法；(3)生理学指标评定法。在三种评定方法中，生理学指标脑电信号由于直反映大脑的相关活动，而被认为是分析脑电信号的最可靠的指标，广泛应用于精神疲劳的各项研究。EEG信号是通过收集放置在头皮上的电极的电位变化来反映大脑皮层的活动的重要生理信号。由于与认知刺激的显著关系，EEG信号已被评估为检测认知任务引起的精神疲劳的最合适的方法之一。

在传统的多尺度排列熵算法中，参数的设定主要依赖于人为经验，在疲劳脑电特征提取的过程中，不可避免地存在误差，影响疲劳状态的分类。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法，能够提高疲劳脑电特征提取的准确度。为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种基于参数优化多尺度排列熵的疲劳脑电特征提取方法，所述方法包括：

采集受试者各脑区的脑电信号；

对采集到的脑电信号进行预处理，得到预处理后的脑电信号；

根据预处理后的脑电信号，利用遗传算法运算得到多尺度排列熵的最佳参数；

基于运算得到的多尺度排列熵的最佳参数，对预处理后的脑电信号进行多尺度排列熵特征提取，得到脑电信号的特征数据集；

使用支持向量机对特征数据集进行特征分类，提取到疲劳脑电的脑电特征。

结合第一方面，进一步地，采集受试者各脑区的脑电信号，包括：

受试者完成疲劳任务，利用置于大脑头皮各部位的电极采集完成任务的时间内受试者从清醒到重度疲惫状态下相应脑区的脑电信号；

将采集到的脑电信号进行放大和模数转换，以数字信号存储在计算机中，即为采集到的受试者各脑区的脑电信号。