[发明专利]融合脑电信号与生理信号的疲劳检测系统

说明书

技术领域

本发明涉及疲劳检测系统，特别是一种融合脑电信号与生理信号的疲劳检测系统。

背景技术

目前疲劳状态的检测可以分为主观界定和客观评定两种。其中，主观方式主要包括艾森克个性问卷(EPQ)、简易应对方式问卷、症状自评量表(SCL-90)、心理自评量表(SAS)、抑郁量表(HAMD)等；客观评定主要包括基于表情特征、基于生理特征和基于行为特征等手段，通过信号采集、分析处理、特征提取与分类识别，最终完成基于单一特征的疲劳监测。

主观界定能够一定程度的体现状态改变的原因，但易受主观因素的干扰，飞行员处于生理或者心理状态不佳时，不能确定对自我状态的正确评估能力；常用的客观评定基本上是基于单一特征的信息处理，不能完全准确的实现操作者的状态监测。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明提供一种融合脑电信号与生理信号的疲劳检测系统，采用与精神状态有密切联系，且能更直接、客观地反映出大脑本身的活动，有着更高的时间分辨率的脑电信号，同时融合心电、眼电、肌电、呼吸、血压、体温等其它生理方法，能够实现任务状态的实时监测，提高疲劳检测系统的效能，进而充分实现系统全面、动态的优势组合。

本发明的技术方案是，包括采集人体信号的信号采集单元，所述信号采集单元包括采集脑电信号的脑电采集单元、采集心电信号的心电采集单元和采集肌电信号的肌电采集单元，用于接收和处理人体信号的信号处理单元，还包括根据信号处理单元处理过的信号用于标定是否疲劳的疲劳标定单元。

所述信号处理单元对脑电信号处理时，首先对脑电信号β波进行分解去噪预处理，然后对预处理后的脑电信号进行C0复杂度、KC复杂度的特征提取；C0复杂度计算序列功率谱的均方值，高于均方值的部分保持不变，而低于均方值的部分置为零，计算新的信号频谱的傅里叶逆变换，得到新的时间序列，新时间序列与原时间序列之差的平方和和原信号的平方和之比，即，非规则成分在原始信号中占得比例；计算一个序列KC复杂度的步骤如下：

(1)设时间序列{X₁,X₂,…X_n}，计算时间序列的均值把序列中大于平均值的X_i用1代替，小于等于平均值的X_i用0代替，构建新的序列i∈(1,2,…)；

(2)对序列S＝{S₁,S₂,…S_m}，Q＝{S_m+1,…S_m+i}，i∈(1,2,…)，构建新的序列SQ＝{S₁,S₂,…S_m,S_m+1,…S_m+i}i∈(1,2…)，SQv＝SQ-S_m+i＝{S₁,S₂,…S_m,S_m+1,…S_m+i},i∈(1,2…)；

(3)当Q∈SQv，Q复制在其后，当时，在Q中加“·”称为插入；

(4)重复(3)过程，到序列结束；

(5)计算复杂度c(n)，

(6)计算KC复杂度：

以上在对脑电信号分析时，提取的特征值为C0复杂度、KC复杂度。

所述信号处理单元对心电信号处理时，先使用小波算法对脑电信号进行预处理，进行预处理之后，对心电特征的提取有心率平均值SDNN以及P、Q、R、S、T波的时域和频域特征值，心电信号特征提取算法流程为：(1)首先进行小波分解，根据小波系数求出正负极大值对，正负极值对过零的点即为R波峰值点，然后再根据QRS波群的波形特征及正负极大值对，判断出QRS波群的起止点；(2)求出RR间期的平均值，若某一个RR间期的值小于0.4倍的RR间期平均值，则去掉幅值小的R波点，若两个R波间期的值大于1.6倍的RR间期平均值，则检测到这两个RR波间幅值最大的点，添加这个R点；(3)检测从QRS波群的起始位置的点到R波幅值最小值点就是Q波点，相应地，检测从R波点到QRS波群的终止点的幅值最小值点即为S波点。(4)检测上一个QRS波群的终止点和下一个QRS波群的起始点之间波段的极值点。若接近于上一个QRS波群的终止点，则该点为T波点，若接近于下一个QRS波群的起始点，则该点为P波点；

心率平均值表示在采集心电的这段时间里，心率的均值。计算公式：