【摘 要】
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为了实现疲劳状态智能识别，提出了基于可穿戴式脑电仪的疲劳识别健康管理方案，其首先需解决的问题是哪种频率的脑电波影响或呈现人体疲劳状态。研究采用Wilcoxon秩和检验、卡方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91646205,71421002);上海交通大学中央高校基本科研业务费资助项目(16JCCS08)
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为了实现疲劳状态智能识别，提出了基于可穿戴式脑电仪的疲劳识别健康管理方案，其首先需解决的问题是哪种频率的脑电波影响或呈现人体疲劳状态。研究采用Wilcoxon秩和检验、卡方检验、CART分类树和Probit模型，分析?脑电波（1~3 Hz）、?脑电波（4~7 Hz）、?脑电波（8~13 Hz）、?脑电波（14~30 Hz）和疲劳的关系。研究发现?波、?波、?波以及（?+?）/?、?/?在疲劳和不疲劳状态下的表现都有显著差异。这些脑电波变量可呈现人体疲劳状态的差异，帮助疲劳状态的识别。
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