摘要
本发明公开了一种基于脑机接口的疲劳检测方法。该方法通过OpenBCI设备及脑电极帽的前额电极采集佩戴者的原始脑电信号数据,并通过蓝牙传输至上位机进行处理。核心处理步骤包括:对原始脑电信号进行Db9小波变换降噪与分解,具体通过离散小波变换得到近似系数和细节系数,选择分解层数将信号分解为,利用通用阈值对高频噪声进行软/硬阈值处理,保留近似系数并重构去噪信号。随后从重构信号中提取时频特征;提取的特征经归一化后输入预训练的BP神经网络模型,通过前向传播计算隐藏层输出和输出层结果;最终判定疲劳等级。本发明实现了脑电信号的精准降噪与特征提取,结合神经网络提升了疲劳检测的客观性与准确性。
技术关键词
疲劳检测方法
脑机接口
BP神经网络模型
离散小波变换
原始脑电信号
数据
重构
脑电极帽
降噪工作
归一化方法
高通滤波器
前额
低通滤波器
噪声
蓝牙
特征值
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脑机接口
补偿方法
非线性动力学分析
近红外光谱传感器
气味发生器
数据传输方法
BP神经网络模型
接收机
无线自组网通信
冗余
纸机网部
异常监控系统
数据采集模块
驱动电机电流数据
远程监控模块
可视化系统
脑电特征提取
虚拟现实图像
场景
语义标签
粒子
BP神经网络模型
路面
光谱共焦位移传感器
厚度检测方法