心电信号特征分析在脑力负荷识别中的应用研究

"这篇毕业论文主要探讨了基于心电信号联合特征的脑力负荷分类算法的研究。在现代人机交互的工作环境中，识别操作员的脑力负荷水平并及时预警能够有效降低事故的发生，保障生命安全并提高工作效率。心电信号（ECG）因其无法人为控制和伪造，以及采集过程的安全、经济、无创、易用性，成为监测高危工作类型人员脑力负荷的理想选择。自动ECG信号分析技术在脑力负荷分类中具有重要地位，但个体差异和噪声影响导致准确高效识别仍面临挑战。 论文的主要研究和分析工作如下：首先，在心电信号预处理方面，针对ECG信号中突然出现的异常，论文提出了一种基于相似频率相关性的方法来去除这些异常。这种方法利用信号在不同频率成分之间的关联性，优化了信号质量，为后续特征提取打下了基础。 其次，论文深入研究了心电信号的特征提取。考虑到脑力负荷与心脏活动的紧密关系，通过分析ECG的时域、频域和非线性特征，如RR间期、PQRST波形参数、功率谱密度和复杂性指数等，构建了多维度的心电信号特征集合。这些特征能够反映不同脑力负荷状态下心率变异性、心率周期性和心脏自主神经系统的动态变化。 接着，论文引入了联合特征的概念，将不同特征的组合作为分类器的输入。通过特征选择和融合策略，减少了冗余信息，提高了分类性能。可能的方法包括基于相关性、主成分分析（PCA）或递归特征消除（RFE）等。 在分类器的设计上，论文对比了多种机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等，评估它们在心电信号脑力负荷分类中的表现。通过对各种模型的交叉验证和调参，选择了最佳的分类算法。 最后，论文进行了实验验证，使用公开的数据集或自行收集的数据进行训练和测试，分析了算法的准确率、召回率、F1分数等指标，评估了算法在实际应用中的效果。实验结果表明，提出的联合特征分类算法在识别脑力负荷水平上取得了显著的性能提升，证明了其在人机交互环境中的潜力和实用性。 这篇论文对心电信号的处理和分析进行了深入研究，为脑力负荷的实时监测提供了新的思路，对于提高工作安全性和效率具有重要的理论与实践意义。"