1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
人体疲劳是一种常见生理现象，是指在长时间持续或高强度工作后，人体出现的一种生理机能下降的状态。
疲劳状态下，人的警觉性、注意力、反应速度、判断力等都会下降，容易导致操作失误、工作效率降低，甚至引发安全事故。
因此，对人体疲劳状态进行及时、准确的检测，对于保障人们的生命安全和健康，提高工作效率，以及促进社会发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
人体疲劳状态检测是一个多学科交叉的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注。
总的来说，国内外在该领域的研究都取得了丰硕成果，但同时也存在一些挑战和问题。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以人体疲劳状态检测为主题，围绕疲劳状态的生理机制、评价指标、检测方法和应用等方面展开深入研究。
主要内容包括：
1.人体疲劳状态概述:阐述疲劳的定义、分类、生理机制和影响因素，并介绍常用的疲劳状态评价指标，为后续研究奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、实验研究和机器学习等方法，按照以下步骤逐步展开：
1.文献调研与综述:广泛查阅国内外相关文献，了解人体疲劳状态检测的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.研究方案设计:根据研究目标和内容，设计详细的研究方案，包括实验设计、数据采集方案、数据分析方法等。
3.实验平台搭建:根据研究需要，搭建人体生理信号和行为特征采集平台，并进行必要的软硬件调试，确保实验数据的准确性和可靠性。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面力求创新：
1.多源生理信号融合:不同于以往单一依赖脑电或眼动信号的研究，本研究将尝试融合脑电、眼动、心电等多源生理信号，构建更全面、更准确的疲劳状态评估模型。
2.个性化特征提取:针对现有研究普遍忽视个体差异的问题，本研究将探索基于个体生理基线的个性化特征提取方法，以提高疲劳状态检测的精度和适应性。
3.深度学习算法应用:将尝试应用深度学习算法，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，对多模态生理信号进行深度特征挖掘，以期进一步提升疲劳状态识别的准确率和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 付梦莹, 谢寿, 吴晓娟, 等. 基于多生理信号融合的驾驶疲劳检测[J]. 传感技术学报, 2022, 35(03): 382-389.
[2] 许镇, 王健, 吴晓娟, 等. 基于多源信息融合的驾驶疲劳检测技术综述[J]. 中国公路学报, 2021, 34(05): 1-16.
[3] 邱丽华, 王艳, 孙立春. 基于机器学习的脑电疲劳驾驶检测算法研究[J]. 传感器与微系统, 2021, 40(01): 148-151.
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