一种基于多模态生理参数信号的疲劳程度评估方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于多模态生理参数信号的疲劳程度评估方法及系统,其中方法主要包括S1、采集多模态生理参数数据;S2、提取多模态生理参数数据的时域、频域和非线性特征;S3、基于步骤S2提取的时域、频域和非线性特征构建用于疲劳程度评估的集成学习模型,并利用集成学习模型对疲劳程度进行评估预测。系统包括用于采集多模态生理参数数据的数据采集模块和用于对采集的数据进行疲劳程度评估的微处理器,以及数据存储模块,低功耗蓝牙模块和供电模块。本发明通过构建多样的特征集合和模型组合,实现最终的集成预测,增强了模型的准确度和泛化性能。
基本信息
专利标题 :
一种基于多模态生理参数信号的疲劳程度评估方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114343638A
申请号 :
CN202210006028.0
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2022-01-05
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
谢凤玲史东林何征岭方震
申请人 :
河北体育学院
申请人地址 :
河北省石家庄市学府路82号河北体育学院
代理机构 :
北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
符继超
优先权 :
CN202210006028.0
主分类号 :
A61B5/16
IPC分类号 :
A61B5/16 A61B5/0205 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学;卫生学
A61B
诊断;外科;鉴定
A61B5/16
?心理术装置;测试反应的时间
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/16
申请日 : 20220105
申请日 : 20220105
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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