信道选择和使用动态脑电图特征投影的认知负荷估计

抽象

我们提出了一个基于脑电图测量的动态认知状态分类系统来评估受试者的心理负荷。动态认知状态评估器用于实时增强认知(AugCog)系统，该系统旨在通过计算机辅助来提高人类用户的认知性能，该辅助基于认知状态评估，使用生理信号，包括但不限于脑电图。本文着重于设计的离线通道选择和特征投影阶段，旨在提出基于相互信息的技术，使用简单的样本估计器来估计这个数量。在2个难度级别(低/高)下，对3名受试者执行2项任务(n-back/Larson)收集的数据进行分析，表明提出的基于相互信息的降维方案可以达到高达94%的认知负荷估计精度。

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