一种通过EEG信号识别疲劳状态的方法

本发明公开一种通过EEG信号识别疲劳状态的方法，包括步骤：采集EEG信号，并从中提取出多种特征值，用作构建样本；构建浅层神经网络，样本的各特征值历经该浅层神经网络的输入层、隐藏层及输出层的运算，由输出层输出预测结果；对预测结果作归一化处理，归一化处理结果即是否疲劳的判定结果。本发明提供的通过EEG信号识别疲劳状态的方法，综合考虑多个特征值，利用它们之间的相互作用和互补性，来构建更为全面和精细的疲劳评估模型。这样的模型不仅能够更准确地反映EEG信号中的疲劳特征，还能更好地适应不同个体之间的差异，从而提高疲劳监测的实用性和有效性。