【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全培训，尤其是基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法及系统。
技术介绍
1、在高危行业（如电力、化工、航空等）的安全培训中，学员的注意力和疲劳状态直接影响培训效果和操作安全性。传统培训方法主要依赖于经验性提示和事后反馈，难以实时监测学员的专注度和疲劳程度，导致培训效果不佳，学员在实际操作中易出现失误。此外，现有技术中，通过单一监测疲劳或注意力的方法存在误判率高的问题，例如，疲劳时θ波上升可能被误认为专注度下降，导致反馈不准确；同时，受训者之间存在个体差异，也会导致误判率高。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法及系统，解决现有的监测维度单一、误判率高的问题。
2、技术方案：本专利技术所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，包括如下步骤：
3、培训开始前采集学员在静息态的第一脑电数据，计算θ波与α波比值的均值作为疲劳度静息态基准值；
4、培训开始后，采集学员...
【技术保护点】
1.一种基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，所述根据所述疲劳度静息态基准值计算动态疲劳度阈值包括：
3.根据权利要求2所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，培训开始时间不足一个滑动窗口的时间时，取值为0。
4.根据权利要求1所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，所述根据专注度指标和疲劳度指标是否超过其对应的阈值，生成相应的风险提示包括：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，所述根据所述疲劳度静息态基准值计算动态疲劳度阈值包括：
3.根据权利要求2所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，培训开始时间不足一个滑动窗口的时间时，取值为0。
4.根据权利要求1所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，所述根据专注度指标和疲劳度指标是否超过其对应的阈值，生成相应的风险提示包括：
5.根据权利要求1所述的基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控方法，其特征在于，当连续三个周期中疲劳度指标均偏离其对应的阈值±5%时，则触发自动重新校准流程；所述触发自动重新校准流程包括：
6.一种基于脑电双模态反馈的专注力-疲劳协同调控系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜晶，赵艳艳，李卉，朱洪，郭莉明，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：
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