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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118078287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410374113.1，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法及系统是由李慧;邵荃;张生润;沈志远设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法，包括以下步骤：1获取空中交通管制员工作状态下脑电数据及NASA‑TXL量表数据；2筛选出对工作负荷较为敏感指标；3根据敏感的指标确定对工作负荷变化较为敏感的通道组合；4建立管制员工作负荷实时检测模型；5实时输出管制员工作负荷；本发明建立空中交通管制员工作负荷实时检测模型，大大缩短工作负荷评估的耗时，提升脑电设备评估管制员工作负荷的实用性。

本发明授权一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于少通道脑电信号的管制员工作负荷实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取空中交通管制员工作状态下脑电数据及NASA-TXL量表数据；具体如下：获取空中交通管制员工作状态下脑电数据及NASA-TXL量表数据，对脑电数据进行预处理，包括剔除无用电极、重参考、滤波、ICA；其次，采取频域分析法，计算各个被试在的不同指标在不同导联通道中的值；在频域分析法中，一个连续函数xt的小波变换被定义为其中，为母小波，a和b分别是小波的尺度和位置；通过对母小波的平移和扩张，小波变换具有异常的时频定位；其中脑电指标数据包括： δ αβ γθ+β θ+α δ+β+γ θ α+θβ γθ+α θ+γ β+θ+α α α+θα+β γθ+β+α β+α θ+α+γ β γ γδ+β+θ+α α+γ β+θ+γ δ+β+θ+α δ+β+θ+α+γ γδ+β+θ+α+γ β+γ β+α+γ δδ+β+θ+α γδ δ+θ δ+θ+α δ+β+α+γ θδ+β+θ+α γθ δ+α δ+β+θ δ+β+θ+γ αδ+β+θ+α γα δ+β δ+θ+γ δ+θ+α+γ βδ+β+θ+α γβ δ+γ δ+β+α β+θ+α+γ θβ γα+β β+θ δ+α+γ 2筛选出对工作负荷较为敏感指标；具体如下：首先根据脑电数据确定指标集合，即哪些脑电功率谱指标用于管制员工作负荷实时检测；其次，基于改进的mRMR算法筛选出对工作负荷较为敏感的指标：设S表示通道的集合，在剔除5个无用通道后，剩余59个通道，首先计算所有通道与工作负荷的互信息量，使得S满足其次，计算通道内部冗余度之和R，计算公式为最后求出所有指标最大相关度-最小冗余度Φ的值，并将其排序以找出最佳指标，计算公式为maxφD,R,φ＝D-R；其中对管制员工作负荷最敏感的指标为β+θ+α+γ；3根据敏感的指标确定对工作负荷变化较为敏感的通道组合；具体如下：根据筛选出的敏感指标，利用mRMR算法筛选对工作负荷较为敏感的通道；其中，将59通道作为特征子集，工作负荷作为类别输入，输出与工作负荷相关性最大，但通道之间相关性最小的通道集合；4建立管制员工作负荷实时检测模型；包括以下步骤：41数据准备：整理与管制员工作负荷相关的数据，包括输入指标值X和目标变量Y工作负荷；42数据划分：将脑电指标数据及工作负荷数据划分为训练集和测试集；训练集用于构建模型，测试集用于评估模型性能；43模型构建：使用训练集数据，训练决策树回归模型；每次选取1名受试者作为测试样本，其余受试者作为训练样本，依次循环直到所有样本均被测试1次；44模型评估：使用测试集数据，评估模型的性能；使用分类精度、召回比率指标来衡量模型的预测精度；45参数调整：根据评估结果，对决策树回归模型进行参数调整；5实时输出管制员工作负荷。

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