[发明专利]基于脑电与眼动数据的飞行员注意稳定状态实时监测系统

权利要求书

1.一种基于脑电与眼动数据的飞行员注意稳定状态实时监测系统，其特征在于，包括脑电和眼动数据采集模块、神经生理数据处理模块、神经生理特征校准模块和注意稳定性计算模块，其中：

脑电和眼动数据采集模块与用户佩戴的便携式脑电仪和眼动仪连接，并对脑电仪和眼动仪采集的脑电数据、眼动数据进行收集；

神经生理数据处理模块用于对所采集的脑电数据进行滤波、去伪迹、校准处理、特征提取，得到脑电数据特征；对眼动数据进行瞳孔大小异常变化次数特征提取并进行校准处理，得到眼动数据特征；其中，利用脑电基线特征参数对去伪迹后的脑电数据进行校准处理，利用眼动基线特征参数对眼动数据提取后的特征进行校准处理；

神经生理特征校准模块利用所述脑电和眼动数据采集模块获取用户在特定状态下的脑电基线数据和眼动基线数据，并输出至所述神经生理数据处理模块对脑电基线数据进行滤波、去伪迹处理，对眼动基线数据进行瞳孔大小异常变化次数特征提取，得到脑电基线特征参数和眼动基线特征参数；

注意稳定性计算模块用于将神经生理数据处理模块输出的脑电数据特征和眼动数据特征作为输入，通过训练好的注意稳定性状态模型，输出注意稳定性状态标签；所述注意稳定性状态模型采用非线性支持向量机模型。

2.根据权利要求1所述的基于脑电与眼动数据的飞行员注意稳定状态实时监测系统，其特征在于，所述脑电数据的滤波过程为：

对于每段实时获取的脑电数据，滤波方法为4阶Butterworth滤波器，获得0.5Hz到100Hz的信号，以去除慢信号和高频噪声，由此得到滤波后的脑电原始信号。

3.根据权利要求1所述的基于脑电与眼动数据的飞行员注意稳定状态实时监测系统，其特征在于，所述脑电数据的去伪迹处理过程为：

首先，采用小波包分析的方法分辨出经滤波处理后的脑电原始信号中伪迹所在的时间区间：

采用Daubechies 4作为母小波的小波包分析，把脑电原始信号分解到7层，对第1-4层的小波包系数设为0，对第5-7层的小波包系数进行一个软阈值过滤处理，具体做法为把第5-7层中每一层的小波包系数的集合提取出来，通过软阈值公式计算出阈值；然后把大小超过软阈值的小波包系数设为0，而其它不变；其中，软阈值公式为：

以上公式中，Thres为某一层小波包系数的软阈值，median()为中位数，abs()为绝对值，coef为由某一层小波包系数的集合组成的数组；

小波包分析重构后的信号即只包含伪迹的信号；在只包含伪迹的信号中，找到大于3倍方差的点，这些点即为需要纠正伪迹；根据眨眼伪迹信号特性，需要纠正的伪迹所在的时间区间还需要往前、往后延伸预设的时间段，以覆盖眨眼带来的电信号；由此获得的时间区间即为伪迹区间；

其次，对于伪迹区间进行信号替换处理：

将所述滤波后的脑电原始信号经过Savitzky-Golay滤波处理；将伪迹区间中的数据替换成脑电原始信号经过Savitzky-Golay滤波处理的数据，即完成去伪迹处理。

4.根据权利要求1所述的基于脑电与眼动数据的飞行员注意稳定状态实时监测系统，其特征在于，所述脑电数据的校准处理过程为：

从神经生理特征校准模块获得用户在特定状态下的脑电基线特征参数，包括脑电数据的平均值M_EEG与方差SD_EEG，并将滤波后的信号作如下变换：

其中，EEG_Ind为校准处理后的脑电数据，EEG_Filtered为完成了去伪迹处理的脑电数据。