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摘要： - 压力显着影响心理和身体健康，使得准确的检测对于提高生产力和福祉至关重要。脑电图（EEG）已成为用于压力分析的关键工具，提供了一种无创，具有成本效益和时间精确的方法来评估大脑活动的方法。本文审查了使用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的压力检测进步。传统的压力检测方法，例如自我报告和主观调查，面临可靠性和可伸缩性的限制。相比之下，ML和DL模型，包括长期短期记忆（LSTM），卷积神经网络（CNN）和混合体系结构，表现出了出色的特征提取和分类精度。研究报告了使用高级信号处理和混合框架的分类精度超过95％。然而，在优化计算效率，降低算法复杂性以及验证各种实时数据集的模型方面仍然存在挑战。本评论突出了创新特征提取技术和混合ML-DL模型的潜力，以解决这些差距，为健壮，可扩展和实时应力检测系统铺平了道路。通过克服当前的局限性，未来的研究可以为心理健康管理和预防性护理策略做出重大贡献。本文提供了最新进步的全面概述，并概述了基于EEG的压力检测研究中未来的方向。
使用脑电图...
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