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摘要 —本文简要概述了使用脑电图 (EEG) 传感器检测人机交互任务中操作员的心理疲劳 (MF) 的最新发展。该研究课题受到了广泛关注，因为专家们一致认为，在安全关键任务中，人为失误与事故之间的关系日益密切。MF 是导致人为失误的最有影响力的方面之一，评估它的最可靠方法是使用操作员的生理数据，尤其是 EEG。在过去的几十年里，数百篇出版物探讨了单独使用 EEG 或结合其他客观和主观测量方法来评估人类操作员的 MF、困倦和疲劳。随着数据预处理、特征提取和分类算法的最新改进，实时监测和缓解 MF 已成为现实。这一趋势主要归因于机器学习技术的使用越来越多。本文全面介绍了使用 EEG 进行 MF 检测领域的当前最新技术，确定了当前使用的技术、算法和方法以及可能的趋势和有希望进一步研究的领域。本文最后建议使用基于核偏最小二乘离散输出线性回归 (KPLS-DLR) 的模型作为 MF 评估系统的全面良好选择。
使用 EEG 进行精神疲劳评估 - NTNU Open
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