公开(公告)号：CN103584872B

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201310519857.X

申请日：2013-10-29

Applicant: 燕山大学

Inventor： 李昕 ,  邵成成 ,  杜笑娟 ,  张云鹏 ,  孙跃家

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明公开了一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法，其内容包括设计合理的刺激程序，采集心理压力人群的心电、肌电、脉搏波、脑电四种电生理信号；提取这四种电生理信号的情感特征；通过ReliefF算法、遗传算法寻优等方式对提取的特征进行特征选择；基于基本概率指派函数mass，获得相关的融合函数。本发明是基于多生理参数融合的评估心理压力的方法研究，通过对多参数信号采集、预处理、特征提取和心理压力情感识别，并进行融合。相对于单一参数分类识别，或者多参数数据级融合或者特征级融合，本发明方法能够更加充分地利用数据信息和更加准确地识别心理压力情感。

公开(公告)号：CN103584872A

公开(公告)日：2014-02-19

申请号：CN201310519857.X

申请日：2013-10-29

Applicant: 燕山大学

Inventor： 李昕 ,  邵成成 ,  杜笑娟 ,  张云鹏 ,  孙跃家

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明公开了一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法，其内容包括设计合理的刺激程序，采集心理压力人群的心电、肌电、脉搏波、脑电四种电生理信号；提取这四种电生理信号的情感特征；通过ReliefF算法、遗传算法寻优等方式对提取的特征进行特征选择；基于基本概率指派函数mass，获得相关的融合函数。本发明是基于多生理参数融合的评估心理压力的方法研究，通过对多参数信号采集、预处理、特征提取和心理压力情感识别，并进行融合。相对于单一参数分类识别，或者多参数数据级融合或者特征级融合，本发明方法能够更加充分地利用数据信息和更加准确地识别心理压力情感。