[發明專利]基于腦電檢測的礦工生理與心理疲勞監測方法無效
| 申請號： | 201510030356.4 | 申請日： | 2015-01-21 |
| 公開（公告）號： | CN104605866A | 公開（公告）日： | 2015-05-13 |
| 發明（設計）人： | 董建梁;馮宏;張鵬;王小波;李鵬;馮未;李靜;李淵;呂琦;馬晨光 | 申請（專利權）人： | 中煤科工集團西安研究院有限公司 |
| 主分類號： | A61B5/16 | 分類號： | A61B5/16;A61B5/0476 |
| 代理公司： | 西安新思維專利商標事務所有限公司 61114 | 代理人： | 李罡 |
| 地址： | 710075 陜西省西*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 檢測 礦工 生理 心理 疲勞 監測 方法 | ||
1.一種基于腦電檢測的礦工生理與心理疲勞監測方法，其特征在于，該方法為：腦波檢測終端將所述采集到的礦工的腦電波數據從時域信號轉換為頻域信號，再對所述轉換后的頻域信號進行分析得出腦電波數據中不同節律的腦波能量占比，最后根據腦波能量占比確定所述礦工的生理與心理疲勞狀況。
2.根據權利要求1所述的基于腦電檢測的礦工生理與心理疲勞監測方法，其特征在于，所述對所述轉換后的頻域信號進行分析得出腦電波數據中不同節律的腦波能量占比，具體為：首先建立崗位適應性分析模型，再根據所述崗位適應性分析模型得到Y波、β波、α波的權重系數和α波、θ波、δ波的權重系數，最后根據Y波、β波、α波的權重系數得到專注度，根據α波、θ波、δ波的權重系數得到放松度；所述建立崗位適應性分析模型包括建立專注度層次模型和放松度層次模型。
3.根據權利要求2所述的基于腦電檢測的礦工生理與心理疲勞監測方法，其特征在于，所述建立專注度層次模型通過以下步驟實現：
步驟201：構造判斷(成對比較)矩陣:
在煤礦井下作業時，專注度相對于專注度持續時間更重要，所以專注度與專注度持續時間比值選為2；
步驟202：層次單排序及其一致性檢驗
由所述判斷矩陣得出：
所述判斷矩陣的最大特征值λmax為2；特征向量Wa＝(0.89,0.45,)T；一致性指標為
隨機一致性指標為RI＝0.1(查表)；一致性比率為CR＝0<0.1；
由以上計算結果可知通過一致性檢驗；
Y波、β波、α波腦電信號能量占比關于專注度和專注度持續時間2個標準的判斷矩陣如下：
專注度判斷矩陣為：
由所述專注度判斷矩陣得出：
判斷矩陣最大特征值λmax為3；特征向量W1＝(0.86,0.43,0.29)T；一致性指標為隨機一致性指標RI＝0.58(查表)；一致性比率CR＝0<0.1；
專注度持續時間判斷矩陣為：
由所述專注度持續時間判斷矩陣得出：
判斷矩陣最大特征值λmax為3；特征向量W2＝(0.27,0.80,0.53)T；一致性指標為
隨機一致性指標RI＝0.58(查表)；一致性比率CR＝0<0.1；
通過以上分析得出這兩個矩陣均通過一致性檢驗，并由專注度和專注度持續時間特征向量得中間層影響因素特征向量；
步驟203：層次總排序
由計算結果得出層次總排序通過一致性檢驗，然后按照總排序權向量表示的結果進行決策，目標總方案的比較結果：
特征向量Wb由矩陣B1特征向量W1和矩陣B2特征向量W2組成；
由此得到表示Y波、β波、α波的權重系數m、n、t分別為0.89、0.74、0.50。
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