基于脉搏波的警觉度检测研究

Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi(2017)

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Abstract
本文采用脉搏波信号研究了警觉度的变化规律.本研究共招募10名受试者参加了持续95 min的警觉度“时钟测试”(MCT).试验过程中,受试者们通过卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)和斯坦福嗜睡量表(SSS)主观评价了清醒程度,同时记录了所有受试者的目标反应时间、目标识别正确率和脉搏波信号.结果表明,根据主观量表得分和受试者的行为学数据可以将警觉度定标为3个水平:前30 min为高警觉度水平;中间30 min为一般警觉度水平,后30 min为低警觉度水平.此外,脉搏波信号的时域特征,如:次级波峰幅值、波峰幅值、次级波峰潜伏期,随警觉度的降低而减小,而波谷幅值随警觉度的降低而增大;频域特征:8.600~ 9.375 Hz、11.720~12.500Hz、38.280~ 39.060Hz和39.060~39.840Hz这4个子频带的能量概率也随警觉度的降低而减小.最后,在上述8个特征建立的模型中,10名受试者三分类正确率的平均值高达88.7%.本文的研究结果证实了脉搏波在警觉度评估上的可行性,为警觉度的实时监测提供了新的思路.
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pulse wave,support vector machine,vigilance,wavelet packet decomposition
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