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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于PVT实验范式的精神疲劳检测数据集构建方法，使用PVT实验范式诱发受试者的精神疲劳，同步采集其行为表现和对应的脑电信号数据；对采集的脑电信号进行降噪预处理；从脑电信号中切分出与各试次相对应的固定长度片段；基于PVT的反应时间任务绩效指标，制订多种衍生的任务绩效指标，将这些任务绩效指标及其组合用于表征精神疲劳状态；基于任务绩效指标及其所表征的精神疲劳状态，设置分类阈值、分类基准及清洗方法，对脑电信号片段进行分类标注及清洗；提取标注并保留脑电信号片段的特征，编制输入特征矩阵与标签向量，构建用于训练和测试机器学习模型的数据集。本发明的数据集构建方法可改善机器学习模型的精神疲劳检测性能。
主权项：1.一种基于PVT实验范式的精神疲劳检测数据集构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，使用PVT实验范式诱发受试者的精神疲劳，同步采集其行为表现和对应的脑电信号数据；步骤2，对采集的脑电信号数据进行降噪预处理；步骤3，从脑电信号中切分出与各试次相对应的固定长度片段；步骤4，基于PVT的反应时间任务绩效指标，制订多种衍生的任务绩效指标，将这些任务绩效指标及其组合用于表征精神疲劳状态；步骤5，基于任务绩效指标及其所表征的精神疲劳状态，设置分类阈值、分类基准及清洗方法，对脑电信号片段进行分类标注及清洗；步骤6，提取清洗后保留的具有分类标签的脑电信号片段的特征，编制输入特征矩阵与标签向量，从而构建用于训练和测试机器学习模型的数据集；步骤7，对构建的输入特征矩阵与标签向量数据集，进行如下一种或者几种组合的验证：数据标注的有效性验证、特征提取的差异性验证、多种模型的适用性验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于PVT实验范式的精神疲劳检测数据集构建方法
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