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该项目主要研究内容如下:
1。针对脑电信号在身份识别应用中面临的几个关键问题进行突破,对脑电信号的伪迹去除、有效特征提取和学习、脑电信号身份识别方法、以及基于脑电信号的疲劳检测、情绪识
别进行了研究,提出了一套新的模型和特征抽取方法,完成了脑电信号的伪迹去除、意念、动作和脑电信号的关联性分析、以及基于脑电信号的身份识别的新方法。
2。拓展到基于脑电信号的疲劳检测和情绪识别、以及与人脸表情识别相结合的情绪判定等方向,开展了神经计算科学和脑电信号识别模型的融合研究。所形成的相关理论和算法, 有助于促进神经科学和脑电信号计算模型的结合,并推广应用到临床诊断、脑机接口等领域中。
3。除了理论和算法研究之外,通过制定了详细的数据收集准则,采用两种便携式干电极脑电采集设备收集了 120 人多因素条件下的脑电信号、100 人疲劳状态下的脑电信号和 20 人不同情绪下的脑电信号,构建了脑电信号数据集。为将来的身份识别、疲劳检测和情绪识别等任务的融合研究提供了可能,使现有的脑电信号系统的功能更加丰富。