【摘 要】
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为了从高精神负荷下的操作员眼电（EOG）信号中提取出能够反映疲劳焦虑和努力程度变化的显著性特征,通过实验,采集了6位被试人员在多级任务负荷下的EOG信号,采用小波变换方法对EO
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,华东理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61703269）, 上海市自然科学基金资助项目（18ZR1416700）
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为了从高精神负荷下的操作员眼电（EOG）信号中提取出能够反映疲劳焦虑和努力程度变化的显著性特征,通过实验,采集了6位被试人员在多级任务负荷下的EOG信号,采用小波变换方法对EOG信号进行了10层小波分解;选取能量较高的频段,根据小波系数计算了各频段的相对能量（RE）特征,分析了眼电特征与操作员的心理负荷之间的关系。结果表明：提取的EOG特征中,0. 98~1. 95 Hz,3. 91~7. 81 Hz及7. 81~15. 63 Hz频段的RE与操作员的心理负荷有显著的关系,提取的特征可用于操作员疲劳、焦虑
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