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公开(公告)号：CN115204231A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210848103.8
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了基于EEG脑电多维特征的数字化人机界面认知负荷评估方法，包括以下步骤：S1，基于CNN‑LSTM的EEG脑电时域特征提取；S2，基于深度置信网络的EEG脑电频域特征提取；S3，基于Multi‑CNN的EEG脑电时频域特征提取；S4，基于支持向量机的界面认知负荷分类。本发明与其他应用单一的界面认知负荷评估方法相比，能更准确提取EEG的时域特征与频域特征以及时频域特征，具有更强的鲁棒性，并且有助于指导数字界面优化并最终提高人机工效。
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