宁艳
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学技术大学青年基金中国科学技术大学研究生创新基金更多>>
- 相关领域：医药卫生交通运输工程更多>>
- 驾驶疲劳的电生理信号分析
- 驾驶疲劳是引发交通事故的重要原因。驾驶疲劳评测不仅具有重要的理论意义，同时也将产生重大的社会价值和经济价值。可以根据主观疲劳评测、生理参数分析、心理反应测试、驾驶员行为研究等方法评测驾驶疲劳，其中电生理信号更客观、更准确...
- 宁艳
- 关键词：驾驶疲劳电生理参数脑电心电
- 文献传递
- 基于ECoG的运动想象分类被引量：3
- 2007年
- 目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。
- 安滨江朝晖宁艳陈强冯焕清
- 关键词：皮层脑电图K近邻
- 睡眠生理参数的去趋势波动分析被引量：8
- 2007年
- 去趋势波动分析(DFA)适宜于研究各类非稳态时间序列的长程幂函数相关性。我们采用DFA方法分析脑电、心电RR间期序列和搏出量等睡眠生理参数,计算定标指数α,研究各睡眠阶段的特点。实验结果显示,各睡眠阶段的α值具有明显的差异,脑电和搏出量信号的规律相似,α随睡眠加深而增大,而RR间期序列的规律则相反,α随睡眠加深而减小。表明DFA在生理参数分析中具有良好的应用价值。
- 宁艳江朝晖安滨冯焕清
- 关键词：睡眠状态脑电
