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基于心电脉搏特征的视觉疲劳状态识别
被引量：
11
1
作者
张爱华
赵治月
杨华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期279-281,共3页
为从生物医学信号角度检测和评估视觉疲劳,模拟VDT作业环境,对35位健康被试者进行1.5 h的VDT疲劳实验。使用MP425数据采集卡和LabVIEW构成的数据采集系统同步采集心电(ECG)和脉搏波信号,经信号预处理分析后,提取实验前后的ECG和脉搏波...
为从生物医学信号角度检测和评估视觉疲劳,模拟VDT作业环境,对35位健康被试者进行1.5 h的VDT疲劳实验。使用MP425数据采集卡和LabVIEW构成的数据采集系统同步采集心电(ECG)和脉搏波信号,经信号预处理分析后,提取实验前后的ECG和脉搏波信号特征。研究结果表明,ECG和脉搏波信号特征在实验前后有较大变化,采用支持向量机法对实验前后的ECG脉搏组合特征进行分类,正确率可达100%。
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关键词
视觉疲劳
心电脉搏特征
支持向量机
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职称材料
题名
基于心电脉搏特征的视觉疲劳状态识别
被引量：
11
1
作者
张爱华
赵治月
杨华
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期279-281,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(30670529)
文摘
为从生物医学信号角度检测和评估视觉疲劳,模拟VDT作业环境,对35位健康被试者进行1.5 h的VDT疲劳实验。使用MP425数据采集卡和LabVIEW构成的数据采集系统同步采集心电(ECG)和脉搏波信号,经信号预处理分析后,提取实验前后的ECG和脉搏波信号特征。研究结果表明,ECG和脉搏波信号特征在实验前后有较大变化,采用支持向量机法对实验前后的ECG脉搏组合特征进行分类,正确率可达100%。
关键词
视觉疲劳
心电脉搏特征
支持向量机
Keywords
visual fatigue
Electrocardiograph（ECG） pulse feature
Support Vector Machine（SVM）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于心电脉搏特征的视觉疲劳状态识别
张爱华
赵治月
杨华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
11
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