基于PSO-SVM的脉搏波特征选择的生理疲劳辨识

摘要

为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支时间TUAM、上升支时间与下降支时间比值UDOR2、脉搏波周期WPT作为脉搏波疲劳特征预选值,对上述5维特征预选值和疲劳标签,采用ReliefF分析方法,得到预选值权重,采用了权重大于0.045的UDOR2、WPT作为疲劳特征值。最后利用PSO-SVM实现脉搏波特征选择的疲劳辨识。样本总辨识率为95.2%。