摘要
本申请公开了一种疲劳干预方法、系统、设备、介质及产品,涉及心电信号处理领域,该方法包括:采集人体心电信号;采用小波变换对所述心电信号进行预处理;对预处理后的心电信号进行特征提取,得到初始特征集;基于SHAP算法对所述初始特征集进行筛选,得到关键特征集;基于所述关键特征集,采用疲劳识别模型确定疲劳状态的等级;所述疲劳识别模型由样本关键特征集对随机森林模型训练得到;所述样本关键特征集是对样本心电信号进行处理得到的;基于所述疲劳状态的等级,采用不同类型的音乐和不同频率的时频干涉信号进行疲劳干预。本申请可识别疲劳状态的等级,并根据疲劳状态等级实施个性化的干预。
技术关键词
疲劳识别模型
干预方法
人体心电信号
随机森林模型
心率
心电信号采集模块
非线性特征
样本
心电信号处理
时域特征
频域特征
频率
音乐
处理器
特征提取模块
算法
计算机程序产品
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
医疗风险评估
生理健康
患者生理数据
心理健康
风险预测模型
通信设备控制方法
通信设备控制系统
指标
随机森林模型
生成训练样本
智能蓝牙音箱
智能音量调节
音乐
随机森林模型
CART决策树
医疗健康
联邦学习模型
云端服务器
手环
学习算法
数据处理显示器
中央控制模块
VR设备
心率监测手环
数据处理模块