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摘要：本发明公开了一种基于脑波信号的专注度提取方法及其系统。该方法包括步骤：采集原始脑波信号，对原始脑波信号进行盲源分离，消除眼动干扰信号，只保留原始脑波信号中的真实脑波信号；对真实脑波信号使用小波包变换进行分解后存储到分解树中；从分解树中取出信号进行重构得到α、β、θ三种脑波；根据α、β、θ三种脑波的能量谱特性计算人脑的专注度。本发明相比现有技术，具有实时性强、准确度高、计算复杂度低，鲁棒性强的特点，本发明剔除了眼动干扰的影响，且对专注度采用合理定义，提高了识别精度、适应性好、专注度能够良好地体现受试者的注意力特点。
主权项：1.一种基于脑波信号的专注度提取方法，其特征在于，包括步骤如下：采集原始脑波信号，对原始脑波信号进行盲源分离，消除眼动干扰信号，只保留原始脑波信号中的真实脑波信号；对真实脑波信号使用小波包变换进行分解后存储到分解树中；从分解树中取出信号进行重构得到α、β、θ三种脑波；根据α、β、θ三种脑波的能量谱特性计算人脑的专注度；计算专注度的过程依次为：计算α、β、θ三种脑波各自对应频带信号的平均能量和能量占比、根据能量占比计算专注度；计算α、β、θ三种脑波各自对应频带信号的平均能量和能量占比过程如下：设定变换后α、β、θ三种脑波为i＝α，β，θ，在对应频率f中的脑波电压值为所在频带的最大频率为最小频率为所在频带的平均能量为Ei，则α、β、θ三种脑波的平均能量Eα、Eβ、Eθ计算公式如下式： 其中，i＝θ：i＝α：i＝β：Esum为α、β、θ三种脑波频带覆盖范围对应的总平均能量，其计算如下式：Esum＝Eα+Eβ+Eθ计算α、β、θ三种脑波各自在总平均能量上的能量占比Gα、Gβ、Gθ，其计算如下式： 设专注度为R，α、β、θ三种脑波权重系数分别为ki，i＝1，2，3，专注度R的指标如下式：
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百度查询： 华南理工大学 一种基于脑波信号的专注度提取方法及其系统
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