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公开(公告)号：CN109924975A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910271446.0
申请日：2019-04-04
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/16 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂脑网络分析的注意力水平检测方法，是把采集到的专注状态和放松状态下的数据通过相空间重构来构造复杂网络，通过经验统计来选择嵌入维数、时间延迟和阈值参数，求出两种状态下数据的特征值，利用特征值来训练分类器，最后实时采集脑电信号，使用训练好的参数对每1s的数据进行处理，计算用户的注意力水平指数；并把分类结果、特征值和波形曲线在处理器屏幕上显示出来，实现用户的在线分类并且可以看到分类结果。本专利操作简单、实时性强，对用户注意力水平指数能够进行有效准确的分类。
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