基于小波熵的视觉疲劳检测方法研究

王晶; 韩丞丞; 徐光华

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基于小波熵的视觉疲劳检测方法研究

首发时间：2013-03-08

王晶 ¹
王晶（1981年-），男，讲师，主要研究方向：脑电信号处理与模式识别，脑机接口技术
韩丞丞 ¹ 徐光华 ¹

1、西安交通大学机械工程学院，西安 710049

摘要：针对脑机接口实验中视觉疲劳难以检测的缺点，本文提出一种基于小波熵的定量疲劳检测算法。首先结合脑电节律特性，利用小波包分解提取对疲劳状态变化敏感α节律波，然后引进了多尺度下的小波熵对α节律波进行分析，从而定量检测视觉疲劳。受试者实验后脑电信号的小波熵明显下降，实验分析结果表明在一定的视觉疲劳状态下，α波的小波熵对疲劳状态的变化更加敏感，结果差异更加显著。此结果说明α波的小波熵可以反映出脑电信号的复杂度，对人体疲劳状态的变化敏感，计算简单，因此有望成为疲劳检测中一种重要的指标。

关键词：脑机接口视觉疲劳小波包分解小波熵

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Research on visual fatigue detection based using wavelet entropy

WANG Jing ¹
王晶（1981年-），男，讲师，主要研究方向：脑电信号处理与模式识别，脑机接口技术
HAN Chengcheng ¹ XU Guanghua ¹

1、School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049

Abstract：It is rather difficult to detect visual fatigue in Brain Computer Interface (BCI) experiments. In this paper, we proposed a quantitative fatigue detection algorithm based on wavelet entropy. Firstly, combining the features of electroencephalogram (EEG) rhythm, wavelet package decomposition was used to extract αrhythm which is sensitive to fatigue. Then, wavelet entropy with multi-scale is employed to analyze αrhythm to quantitatively detect visual fatigue. Results show that after BCI experiments, the wavelet entropy of subject's EEG decreased dramatically. This indicates that wavelet entropy of αrhythm can reflect the complextiy of EEG and is very sensitive to human being's fatigue. Furthermore, the computational load of wavelet entropy is fairly low and it is a promising indicator in fatigue detection.

Keywords： Brain Computer Interface Visual fatigue Wavelet package decomposition Wavelet entropy

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王晶，韩丞丞，徐光华. 基于小波熵的视觉疲劳检测方法研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2013-03-08]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201303-331.

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论文编号	201303-331
论文题目	基于小波熵的视觉疲劳检测方法研究
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