公开(公告)号：CN117281531A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311585159.X

申请日：2023-11-27

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 王慧 ,  肖文栋 ,  刘璐瑶 ,  赵宝永 ,  张亚男 ,  张玭

IPC: A61B5/352 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积长短时记忆网络的心理疲劳态识别方法及系统，该方法包括：对ECG信号进行去噪处理和降采样处理，得到预处理信号；对预处理信号进行R波检测，得到R波数据以及R波波峰位置坐标数据；基于R波波峰位置坐标数据，对所述R波数据进行切分，得到ECG节拍数据；构建网络模型，以ECG节拍数据为输入，进行特征提取及分类，得到分类结果。本方案降低了待分类数据的个体差异，也降低了分类器训练阶段的计算复杂度，相较于常规的机器学习算法，提高了识别的准确率。

公开(公告)号：CN102354106A

公开(公告)日：2012-02-15

申请号：CN201110141819.6

申请日：2011-05-28

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 尹怡欣 ,  李玉玲 ,  赵宝永

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种由线性定常系统的阶跃响应获得其M序列输入响应的方法，其包括以下步骤：获得该线性定常系统的单位阶跃响应g0，设定Si表示该线性定常系统在时间t＝i时刻输入幅值为a的阶跃信号下输出的阶跃响应信号，gi表示该线性定常系统在时间t＝i时刻的单位阶跃响应信号以及g0＝s0/a；设定具有n级电平对称的M序列信号m如下：m＝{m1，m2，...，ml}(l≤2n-1)，其中m1，m2，...，ml等于a或-a，a或-a为M序列信号的幅值，并且a、l、n为正整数；利用如下公式计算该线性定常系统的该M序列输入信号m的响应y(k)：其中集合A＝{k|mk≠mk+1，k∈{1，2，...，2n-1}}。本发明具有便于实现、节省成本、应用范围广泛的优点。

公开(公告)号：CN117281531B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311585159.X

申请日：2023-11-27

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 王慧 ,  肖文栋 ,  刘璐瑶 ,  赵宝永 ,  张亚男 ,  张玭

IPC: A61B5/352 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积长短时记忆网络的心理疲劳态识别方法及系统，该方法包括：对ECG信号进行去噪处理和降采样处理，得到预处理信号；对预处理信号进行R波检测，得到R波数据以及R波波峰位置坐标数据；基于R波波峰位置坐标数据，对所述R波数据进行切分，得到ECG节拍数据；构建网络模型，以ECG节拍数据为输入，进行特征提取及分类，得到分类结果。本方案降低了待分类数据的个体差异，也降低了分类器训练阶段的计算复杂度，相较于常规的机器学习算法，提高了识别的准确率。