VDT(Visual Display Terminal)作业是伴随着计算机的普及而出现的一种全新的作业形式。随着社会信息化水平的不断提高,VDT作业已成为现代劳动中具有代表性的作业形式。VDT作业的作业形态,对作业者生理和心理的影响不同于传统的办公室作业和车间作业,它在提高生产效率的同时,也给人体的健康带来了巨大隐患,即引起人的视觉疲劳,从而带来其他眼部疾病。目前国内外在视觉疲劳状态的诊断辨识方法中,多以问卷调查为主,没有一种可以客观量化视觉疲劳对人体影响的评测方法。对于生理信号的研究,传统的研究方法是对生物系统进行分时局部检测,分别对单一信号如心电、脉搏等信号进行分析处理,两项或多项生物医学信息的对应分析是一种极有前途的分析方法。本文从两种生理信号同步分析角度出发,通过探讨这种疲劳状态对人体生理信号产生的影响,提出了基于心电脉搏信息的视觉疲劳状态识别方法。主要研究内容如下：(1)从心电图和脉搏波信号方面论证了心电、脉搏信号与视觉疲劳之间的关系,分析了利用心电脉搏信号中蕴含的信息来识别视觉疲劳状态的可行性。(2)在以LabVIEW基础的数据采集平台上,利用MP425数据采集卡结合信号采集外围电路,设计心电脉搏同步采集系统,并模拟VDT作业环境,设计了以在校学生为研究对象的视觉疲劳试验,对视觉疲劳前后心电、脉搏信号进行采集。(3)对比分析了多种滤波方法对心电信号的预处理结果,选择零相位滤波法去除基线漂移,嵌波滤波的方法来消除工频干扰,小波分析法进行信号肌电干扰的消噪处理,为信号特征的提供了可靠的数据来源。(4)采用TEO能量算子法检测心电信号QRS波,提取了心电特征信息,针对视觉疲劳以后脉搏波严重失真,信号特征不明显的特点,利用心电脉搏在时域上的同步关系,提出了利用心电T波和R波位置确定脉搏信号主波和降中峡、重搏波位置的方法,经过分析与实验验证,该方法能准确找到的脉搏波波峰和重搏波位置,并具有较强的抗干扰能力。对于各特征,利用t检验检测各个特征信息的显著性水平,其显著性水平P<0.01。(5)对视觉疲劳前后信号特征进行对比分析,结果显示疲劳前后心电、脉搏信号特征变化明显,利用支持向量机(SVM)法对70例样本(正常35例,视觉疲劳35例)进行分类处理,分类正确率可以达到100%,优于单一信号特征分类。研究结果表明,心电、脉搏信号中蕴含着反映人体疲劳状态的信息；基于心电脉搏信息的人体疲劳状态识别方法可行且有前途。