单通道脑电疲劳检测系统：预防高强度劳动猝死的创新方案

本文主要探讨的是"基于单通道脑电信号的疲劳检测系统"，由王博石、吴修诚、胡馨艺和张莉四位作者共同研究并发表在《计算机科学》网络首发论文中，发表日期为2019年12月25日。该系统的研发背景是针对高强度劳动人群中频发的猝死现象，目标是通过分析单通道脑电图（Electroencephalogram, EEG）信号来实现对个体疲劳状态的精确评估，从而提供早期预警，提升劳动者的健康安全。 研究方法方面，文章采用了TGA（可能指的是Time-Gated Analysis，一种信号处理技术，用于从复杂信号中提取关键特征）等技术手段来解析和分析脑电信号，这些技术对于捕捉疲劳引起的生理变化至关重要。系统设计注重实现实时监测和有效判断，以便及时发现疲劳迹象，防止过度劳累导致的严重后果。 论文强调了录用定稿网络首发的严谨性，确保内容符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，强调学术诚信，要求研究成果具有创新性、科学性和先进性，同时满足技术标准和语言规范。此外，系统作者王博石作为通信作者，其电子邮箱为20163641@cqu.edu.cn。 这篇研究提供了将脑电技术应用于疲劳监测的新视角，有望在预防职业健康问题、提升工作效率和保障劳动者权益方面发挥重要作用。随着科技的发展，这种基于生物信号的智能监测系统在未来可能得到更广泛的应用和进一步优化。