基于脑电的疲劳度检测方法研究

摘要

疲劳分为身体疲劳和脑疲劳。如果是身体疲劳睡一觉就能够解除疲劳。脑疲劳是一个有别于身体疲劳的概念，脑疲劳所反映的是大脑的病态或暂未成为病态的各种非正常状态，是一种亚健康的表现。脑力劳动疲劳的信号是心理疲劳感觉，这种疲劳感是人体、器官或主要细胞，对继续工作的抵触，疲劳信号揭示肌体已经需要休息，需要调整和恢复，应该停止工作，以睡眠或者娱乐、体育活动(或体力劳动)等积极方式促进大脑功能的调整。此时，若强制大脑继续工作，则会加重心理疲劳，造成脑细胞的损伤，或使脑功能恢复发生障碍。所以研究大脑的疲劳度具有重要的意义。
　　脑电信号是疲劳度检测的黄金标准，所以本文尝试通过检测脑电近似熵的变化来检测人体疲劳的程度。通过相关领域的研究，本文设计一套基于虚拟仪器、单片机结合现代数字信号处理技术的脑电信号采集分析系统(即疲劳度检测系统)。采用PIC单片机和USB接口实现A/D转换与PC机通信，PC机应用程序采用LabVIEW进行设计，完成显示、分析和实现对个人信息与特征参数数据库保存。
　　针对脑电信号的高噪声、非平稳性和非线性的特点，设计了数学形态滤波器，实现非线性滤波；系统研究了非线性非平稳信号的处理方法—希尔伯特-黄变换(HHT)理论，利用该方法得出脑电信号的时频分布并进行了分析。最后利用近似熵方法对其进行操作，通过对比近似熵的变化，我们能检测出疲劳的程度。
　　我们通过实验，测出人体在平静时、疲劳时、及经过休息后的近似熵。通过对比，我们可以得出推论，人体的近似熵越小，疲劳度越大。疲劳度与近似熵成反比关系。

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第1章 绪论

1.1 疲劳度研究的目的和意义

1.2 疲劳度的研究现状

1.3 本文主要研究内容

第2章 Hilbert-Huang变换与近似熵理论

2.1 Hilbert-Huang变换概述

2.2 经验模态分解

2.3 数学形态的非线性滤波

2.4 近似熵理论

2.5 本章小结

第3章 脑电信号采集系统总体设计

3.1 系统工作原理及任务分析

3.2 系统硬件设计

3.3 系统软件设计

3.4 本章小结

第4章 采集系统的软硬件设计

4.1 硬件模块设计

4.2 采集软件模块设计

4.3 本章小结

第5章 疲劳度检测系统应用于人体试验验证

5.1 采集分析系统主面板设计

5.2 数据分析处理部分

5.3 结果查询部分

5.4 人体实验验证

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

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