[发明专利]依据脑电信号判定疲劳状态的方法

摘要

一种依据脑电信号判定疲劳状态的方法，采用导脑波仪进行脑电信号实时采集，使用数个导脑电仪，连接电极，进行脑电信号实时采集；包括：运行PC机与脑波仪接口程序；利用VC++编写Windows平台下与脑电图仪可视化接口程序，实现数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；对采集到的数据进行预处理；采用FIR滤波器对数据进行0-30Hz低通滤波，以去除工频噪声以及外部干扰；采用盲源分离方法对经过滤波的脑波进行分解，获得混合信号的各个成分，包含有眼电图、左右脑脑电图；对所得到的左右脑脑电图进行快速傅里叶变换，从时域信号转换到频域信号；求出脑电图波中α、β、θ、δ波的能量；对多层感知器BP神经网络进行分类。具有直接、快速的特点。

主权项

1、一种依据脑电信号判定疲劳状态的方法，采用导脑波仪进行脑电信号实时采集，使用数个导脑电仪，连接电极，进行脑电信号实时采集；其特征在于：包括以下步骤：1.1.运行PC机与脑波仪接口程序；利用VC++编写Windows平台下与脑电图仪可视化接口程序，实现数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；1.2.对采集到的数据进行预处理；采用FIR滤波器对数据进行0-30Hz低通滤波，以去除工频噪声以及外部干扰；1.3采用盲源分离方法对经过滤波的脑波进行分解，获得混合信号的各个成分，包含有眼电图、左右脑脑电图；1.4.对所得到的左右脑脑电图进行快速傅里叶变换，从时域信号转换到频域信号；1.5.求出脑电图波中α、β、θ、δ波的能量；其中α波频带为脑部获得的能量较多的8-13Hz；β波频带为大脑呈现一种紧张状态的13-30Hz；θ波频带为人的意识模糊的4-8Hz；δ波频带为深度睡眠、无意识状态的2-4Hz；1.6.对多层感知器BP神经网络进行分类；所述的BP神经网络包括：输入层、隐层、输出层；BP网络同时具有反馈和前馈机制，在网络的一个训练周期中，网络的输出同时反馈给网络的输入神经元作为网络的外部输入。