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《燕山大学》 2016年
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基于脑电信号疲劳状态分析及其采集分析系统设计

郭翠娜  
【摘要】:疲劳是指因过度劳累而引起的一种劳动能力下降现象,具体表现为:动作灵活性下降、反应迟钝和工作差错率增多、协调性降低,并伴有主观感觉疲乏、无力等。换言之,疲劳是机体处于警觉和睡眠两个极端情况之间的一个中间机能状态,是许多生理变化的最后结果。严重的疲劳可出现生理功能紊乱或失调。脑电信号是一种非线性非平稳的中枢神经生理信号,它包含了丰富的大脑信息,能够准确反应人类的生理状态,基于脑电信号的疲劳状态评估时疲劳评估的主要方法之一。基于小波变换,提取清醒和疲劳状态下脑电信号的α波、θ波和δ波三种节律,基于排列组合熵算法,实现疲劳脑电的特征提取,并基于支持向量机分类器实现疲劳状态的评估。设计了一款脑电信号采集与疲劳状态分析系统。采集系统包括预处理模块和单片机系统两部分。在预处理模块中,放大电路采用集成仪表放大器AD627。采用非对称阻容网络构成的陷波器回路、阻容耦合电路、二阶压控有源低通滤波器级联的方法滤出工频干扰、实现高通以及低通滤波,进而实现信号去噪。单片机系统通过多路选择芯片CD4053,将滤波放大后的脑电信号送入AD7713进行模数转换。单片机系统通过SPI接口实现与AD芯片的通信,并将数据通过串口传送至上位机。基于C#和MATLAB混合编程,实现上位机的疲劳分析系统设计。实现疲劳状态评估。
【关键词】:疲劳状态评估 脑电信号采集 小波包变换 排列组合熵 SVM
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP274.2;R318
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 绪论10-17
  • 1.1 课题研究背景及意义10
  • 1.2 国内外研究现状10-15
  • 1.2.1 国外研究现状10-13
  • 1.2.2 国内研究现状13-15
  • 1.3 论文主要内容15-17
  • 第2章 脑电采集系统理论基础17-22
  • 2.1 脑电基本知识17
  • 2.2 脑电基本分类17-19
  • 2.2.1 自发脑电信号17-18
  • 2.2.2 诱发脑电信号18-19
  • 2.3 脑电信号获取19-20
  • 2.4 脑电信号分析方法20-21
  • 2.5 本章小结21-22
  • 第3章 脑电疲劳状态评估方法研究22-37
  • 3.1 基于小波分析的疲劳脑电节律分析与提取22-24
  • 3.1.1 小波分析22-23
  • 3.1.2 基于小波分析的疲劳状态的脑电节律提取23-24
  • 3.2 基于排列组合熵的疲劳脑电特征提取24-32
  • 3.2.1 排列组合熵24-27
  • 3.2.2 基于排列组合熵的疲劳脑电特征提取27-32
  • 3.3 基于支持向量机的脑电疲劳状态评估32-35
  • 3.3.1 支持向量机(SVM)概念32-34
  • 3.3.2 基于支持向量机的脑电疲劳状态评估34-35
  • 3.4 本章小结35-37
  • 第4章 脑电信号采集系统设计37-50
  • 4.1 脑电信号放大器37-42
  • 4.1.1 脑电信号放大器构成37
  • 4.1.2 前置放大电路37-38
  • 4.1.3 50Hz陷波器设计38-39
  • 4.1.4 带通滤波电路39-40
  • 4.1.5 主放大电路40-41
  • 4.1.6 参考电压电路41
  • 4.1.7 信号隔离电路41-42
  • 4.2 单片机系统42-49
  • 4.2.1 单片机系统硬件电路设计42-48
  • 4.2.2 单片机系统软件设计48-49
  • 4.3 本章小结49-50
  • 第5章 基于脑电疲劳状态评估系统设计50-58
  • 5.1 系统设计50-52
  • 5.1.1 硬件设计51
  • 5.1.2 上位机系统51-52
  • 5.1.3 C#与 MATLAB 混合编程52
  • 5.2 系统测试与评估52-57
  • 5.3 本章小结57-58
  • 结论58-59
  • 参考文献59-63
  • 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果63-64
  • 致谢64

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