前額單通道腦電信號(hào)的疲勞特征提取及分類算法

摘要： 針對(duì)前額單通道腦電信號(hào)特征提取能力不足，導(dǎo)致疲勞檢測(cè)精度降低的問題，本文提出一種基于有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的疲勞特征提取及分類算法。首先，通過經(jīng)典模態(tài)分解對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波，提高信噪比；其次，考慮到一維信號(hào)在信息表達(dá)上的局限性，利用有重疊采樣將信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維結(jié)構(gòu)，同時(shí)表達(dá)信號(hào)短期內(nèi)和長期間變化；由深度可分離卷積構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)，加速模型運(yùn)算；最后，通過聯(lián)合有監(jiān)督對(duì)比損失與均方誤差損失對(duì)...