[发明专利]一种认知负荷与心理压力的测量方法及终端

权利要求书

1.一种基于人体PPG信号的认知负荷与心理压力测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取被测量者的人体PPG信号；

根据PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，由被测量者的PPG信号预测被测量者的认知负荷与心理压力水平。

2.如权利要求1所述的测量方法，其特征在于，获取被测量者的PPG信号，包括通过接触式采集PPG信号的设备采集被测量者的PPG信号、或通过非接触式采集PPG信号的设备采集被测量者的PPG信号。

3.如权利要求1所述的测量方法，其特征在于，还包括对被测量者的PPG信号进行预处理，具体包括滤波、平滑和归一化处理。

4.如权利要求1所述的测量方法，其特征在于，还包括获取PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，具体包括如下子步骤：

获取大量原始PPG信号；

根据大量原始PPG信号，确定PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果。

5.如权利要求4所述的测量方法，其特征在于，根据大量原始PPG信号，确定PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，具体包括：获取大量原始PPG信号的波形形态，根据PPG波形形态确定PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果；

或，使用深度学习算法对大量原始PPG信号进行学习训练，得到PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果。

6.如权利要求5所述的测量方法，其特征在于，根据PPG波形形态确定PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，具体包括利用统计学方法寻找PPG信号的波形形态和认知负荷与心理压力的拟合关系；或，利用机器学习算法训练出根据PPG波形的形态特征预测出认知负荷和心理压力的模型。

7.如权利要求1所述的测量方法，其特征在于，由被测量者的PPG信号预测被测量者的认知负荷与心理压力水平，具体包括选取当前时刻之前的若干个PPG波形生成预测结果，利用归一化算法将预测结果归一化至标准范围内，归一化后的结果作为当前时刻的实际认知负荷与心理压力测量值。

8.一种测量终端，其特征在于，包括采集模块和测量模块；

所述采集模块通过与所述测量终端连接的PPG信号采集设备采集PPG信号；

所述测量模块执行如权利要求1-7中任意一项所述的认知负荷与心理压力的测量方法。

9.如权利要求8所述的测量终端，其特征在于，所述PPG信号采集设备包括接触式采集PPG信号的设备和非接触式采集PPG信号的设备。

10.如权利要求8所述的测量终端，其特征在于，所述测量模块还包括PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析子模块，以及认知负荷与心理压力预测子模块；

所述PPG信号和认知负荷与心理压力的关联性分析子模块具体包括PPG信号的波形形态和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，或PPG信号和认知负荷与心理压力的深度学习模型；

所述认知负荷与心理压力预测子模块具体用于根据PPG信号的波形形态和认知负荷与心理压力的关联性分析结果，预测被测量者的认知负荷与心理压力水平；或将被测试者的PPG信号输入PPG信号和认知负荷与心理压力的深度学习模型，得到被测量者的认知负荷与心理压力水平。