基于心电的疲劳分析论文_神奇宝宝111的博客

     摘要：工作过度相关的疾病，如脑血管/心血管疾病（CCVD）和工作过度导致的精神障碍，是世界范围内的主要职业和公共卫生问题，特别是在东亚国家。由于可穿戴智能设备价格便宜、方便、普及和广泛使用，我们有兴趣研究使用可穿戴智能心电图（ECG）设备检测精神疲劳状态的可能性。共有35名健康受试者从华东一所公立大学被招募。在整个实验过程中，每个参与者都戴着一个可穿戴的设备，该设备进一步连接到智能手机，以上传基于蓝牙传输的数据。为了控制疲劳状态，每个参与者被要求完成一个测验，持续大约80分钟，有30个逻辑参考和计算问题，25个记忆测试。8个心率变异性（HRV）指标，即nn.平均值（正常间期至正常间期的平均值）、rmssd（连续差异的均方根）、pnn50（nn50除以nns总数的比例）、tp（总谱功率）、hf（0.15 Hz至0.4 Hz的高频）、lf（低频）在整个实验过程中，每隔5分钟收集0.04赫兹至0.15赫兹的cy、0.0033赫兹至0.04赫兹的vlf（甚低频）和lf/hf比值。在进行特征选择后，还有6个指标需要进一步分析，分别是nn.mean、rmssd、pnn50、tp、lf和vlf。采用支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、NA_ve Bayes（NB）和逻辑回归（LR）四种算法建立了     摘要：工作过度相关的疾病，如脑血管/心血管疾病（CCVD）和工作过度导致的精神障碍，