基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法

本发明涉及一种基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法，包括：采集参训者当前的脑认知信息数据并预处理；通过傅里叶变换，将获取到的原始脑电数据转移到预设的频域波段上获取能量数值，通过计算时序能量值得到脑认知信息数据；进行脑认知信息数据标记，将脑认知信息数据按照类别建立标签集，并按预设选定特征建立脑认知特征集；实时获取训练课阶段的脑认知信息数据，训练师根据训练情况对参训者进行适时的语音提醒，并对该部分训练数据进行标记，得到用于模型训练的训练集；通过验证课对训练课阶段获取到的训练模型进行验证和模型修正，直到符合训练要求；在教学课阶段由机器学习模型输出实时指导信息，指导参训者进行元认知训练。