一种基于脑电信号的脑力负荷识别方法

本发明涉及一种基于脑电信号的脑力负荷识别方法，属于人机交互技术领域。包括获取不同脑力负荷状态下的脑电信号并预处理，进行特征图构建，构建脑力负荷识别模型，训练网络模型，输入测试集，输出测试结果。本发明利用脑电信号设备提取出表征脑力负荷的脑电数据，放入脑力负荷识别模型中进行脑力负荷分类，提出的脑力负荷识别模型的三维小波卷积分支可以同时提取脑电信号的时频空三维特征的特征依赖性，而三维小波卷积和谱图卷积嵌入门控神经网络的双分支并行结构的设置，使得脑力负荷模型可以同时提取全局特征和局部特征，解决了传统神经网络中单维特征识别率低的问题，同时单通道降低了脑力负荷识别的计算复杂度，降低了运算成本。