基于支持向量機(jī)的生理信號預(yù)測方法研究.pdf

1、作為典型的生物信號—眼電、腦電、肌電信號，蘊(yùn)涵著豐富的生理、心理信息。生理信號的處理和實(shí)時(shí)預(yù)測，對于增進(jìn)人們的健康、提高安全度和改善人們的生活質(zhì)量、減少與睡眠/疲勞相關(guān)的事故具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。眼電、腦電、心電、肌電都屬于生物電，它們含有大量的警覺和睡眠深度信息，如何根據(jù)已有的生理數(shù)據(jù)來預(yù)測評估未來一段時(shí)間內(nèi)生理狀態(tài)的變化也是急需解決的問題。
　　本課題采用支持向量機(jī)的方法對人的生理信號預(yù)測方法進(jìn)行研究。
　　本文的主要工作

2、如下：運(yùn)用非線性動力學(xué)理論，分析了基于相空間重構(gòu)理論的時(shí)間序列預(yù)測的方法，構(gòu)造出基于SVM的時(shí)間序列預(yù)測的一般框架；根據(jù)眼電信號及其眨眼特性，對給定測試者和相應(yīng)眨眼參數(shù)數(shù)據(jù)做回歸估計(jì)，給出撞擊事件預(yù)測建模及仿真。進(jìn)一步對預(yù)測結(jié)果做尺度評價(jià)并與項(xiàng)目合作者Cox的預(yù)測結(jié)果對比，結(jié)果表明所采用的方法具有較好的特征性。另外預(yù)測出的撞擊停車振動帶時(shí)間與真實(shí)記錄的撞擊時(shí)間比較，得出人的疲勞程度與測試者駕車撞擊停車振動帶的次數(shù)之間沒有必然的因果關(guān)系。