[发明专利]一种用于智能矿用头盔的矿工焦虑度识别方法

说明书

技术领域

本发明属于矿井安全技术领域，具体涉及一种用于智能矿用头盔的矿工焦虑度识别方法。

背景技术

脑机接口的技术研究已经有几十年的历史，但在国内脑机接口的技术还不成熟，大多处于实验室研发阶段。煤炭在我国能源结构中占66.6％的绝对性份额，在短期内我国还无法离开煤炭能源，而目前我国每年有平均约6000人死于矿难。矿工的智能头盔作为监测系统的移动终端，是监测系统全面覆盖矿井复杂环境的新发展手段。智能头盔的设计及关键技术的研究对未来煤矿事故的减少，人员伤亡率的降低有着重大意义的贡献。现有的智能矿用头盔大多只是完成矿工所处环境的监测、语音通话等，没有对矿工精神状态及负性情绪方面的检测与评估。长时间的负性情绪对人的影响尤为显著，人在愤怒、憎恨、过度悲伤的情况下会做出过激的反应。而针对矿工来说井下的突发事件可能会引起工人的过激行为进一步引起误操作。或者突然的事故会引起矿工紧张、悲伤、惊恐。所以对负性情绪的检测就变得重要起来，可以有效的避免长时间受负情绪影响的矿工有不当的操作，如果大面积的操作面的工人负情绪明显，就有必要着重了解该工作面的工况情况，警惕事故发生。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种用于智能矿用头盔的矿工焦虑度识别方法，步骤简单，通过θ波节律、α波节律和β波节律的单位时间内的平均相对能量波动关系量化负情绪，识别井下矿工的焦虑度，可以有效的避免矿工长时间受负情绪影响时在井下操作不当的行为，提高井下操作安全系数，便于推广使用。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种用于智能矿用头盔的矿工焦虑度识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、原始脑电波信号的获取：采用安装在智能矿用头盔上的脑电信号获取装置获取矿工的脑电波信号并对其进行预处理，得到原始脑电波信号X(t)后送入处理器；

所述脑电信号获取装置包括获取大脑右侧前额叶部位精神状态的第一脑电电极、采集的耳垂处的电位且屏蔽参考信号的第二脑电电极、屏蔽大脑以下伪迹信号的第三脑电电极以及用于对第一脑电电极、第二脑电电极和第三脑电电极采集的信号进行预处理的脑电信号获取模块，脑电信号获取模块的信号输出端与处理器的信号输入端相接；

步骤二、原始脑电波信号的小波包分解再重构：处理器利用Daubechies小波基函数对脑电信号获取模块采集的原始脑电波信号X(t)进行小波包分解再重构，得到原始脑电波信号X(t)小波包分解再重构的小波树频带离散信号x^k,m(i)，其中，k为小波包分解层数且k为不小于5的正整数，m为每层分解频带的位置编号且m＝0,1,...,(2^k-1)；