【摘 要】
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提供一种基于离散小波变换方法(DWT)的警觉度分类系统,该系统采用极限学习机(ELM)分类器实现对脑电信号中困倦状态信号的检测。将原始脑电信号经由Daubechies4小波变换分解为
【机 构】
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天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61401312),天津市自然科学基金青年项目(17JCQNJC03700).
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提供一种基于离散小波变换方法(DWT)的警觉度分类系统,该系统采用极限学习机(ELM)分类器实现对脑电信号中困倦状态信号的检测。将原始脑电信号经由Daubechies4小波变换分解为几个子频带,分别计算原始脑电信号和分解的子频带信号中的标准偏差、振幅对数和四分位数,构建特征向量,并将这些特征的不同组合情况分别输入ELM分类器和SVM分类器中进行比较。比较结果显示:使用ELM分类器,采用原始脑电信号或d4子频带信号(8~16Hz),以SL或SLQ对警觉度进行分类时,分类的准确性达99.24%和99.89%,
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