39、基于脑电图和机器学习的压力检测框架研究

基于脑电图和机器学习的压力检测框架研究

1. 引言

在当今时代，压力成为影响不同年龄段人群身心健康的常见问题。准确检测人类的压力水平对于保障人们的心理健康至关重要。本文将介绍一种基于脑电图（EEG）和机器学习技术的压力检测框架，该框架通过收集脑电信号、进行特征提取、降维和分类等步骤，实现对游戏玩家压力状态的准确分类。

2. 系统框架概述

整个系统框架主要包括以下几个关键步骤：
1. 数据采集 ：使用脑电图（EEG）设备收集人类大脑信号。
2. 特征提取 ：采用离散小波变换（DWT）从EEG信号中提取特征。
3. 特征选择 ：运用主成分分析（PCA）进行特征选择和降维。
4. 分类 ：使用支持向量机（SVM）对玩家的心理状态进行分类。

以下是系统框架的流程示意图：

graph LR
    A[数据采集（EEG）] --> B[特征提取（DWT）]
    B --> C[特征选择（PCA）]
    C --> D[分类（SVM）]
    D --> E[心理状态识别]

3. 各步骤详细介绍

3.1 脑电图（EEG）简介

脑电图（EEG）是本框架中用于数据采集的设备。人类大脑的不同区域负责不同的活动，电极的放置基于国际10 - 20系统。在该系统中，相邻节点之间的距离为整个头