基于MATLAB的多模态生理信号睡意检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多模态生理信号的实时采集与分析，通过处理EEG、EOG和EMG数据，应用机器学习算法精准识别用户疲劳状态与睡意程度。系统提供直观的可视化界面，动态展示信号特征变化，为疲劳监测提供可靠的技术支持。

详 情 说 明

基于MATLAB的多模态生理信号睡意检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的睡意检测系统，旨在通过实时采集并分析用户的多模态生理信号（包括脑电波EEG、眼电信号EOG和肌电信号EMG），利用先进的信号处理与机器学习算法，准确识别用户的疲劳状态与睡意程度。系统能够提供直观的可视化分析界面，并在检测到重度疲劳时自动触发预警，可应用于驾驶安全监控、工作效率评估等需要警惕性维持的场景。

功能特性

• 多模态信号采集与同步：支持实时采集并同步时间戳的EEG、EOG、EMG多通道生理信号数据流。
• 信号预处理与特征提取：对原始信号进行滤波、去噪等预处理，并提取包括α波、β波、θ波功率占比在内的关键频域特征。
• 智能睡意等级评估：基于深度学习算法，将用户的疲劳状态划分为0-10级（清醒：0-3级；轻度疲劳：4-6级；重度疲劳：7-10级）。
• 实时可视化分析：动态展示生理信号波形、睡意程度变化趋势曲线以及特征分析报告。
• 智能预警机制：当系统连续5分钟检测到用户处于重度疲劳状态时，自动启动声音与视觉警报提示。

使用方法

1. 连接设备：确保生理信号采集设备与计算机正确连接，并配置好相应的数据接口参数。
2. 运行系统：在MATLAB环境中启动主程序文件。
3. 开始监测：系统初始化后，将自动开始接收并处理生理信号数据流。
4. 查看结果：在主界面中可实时观察信号波形、睡意等级评估结果和趋势图。
5. 接收预警：若满足预警条件，系统将弹出提示窗口并发出警示音，用户应及时采取休息措施。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本，需安装Signal Processing Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件要求：CPU i5或同等性能以上，内存8GB以上，支持实时数据采集的多通道生物电信号放大器。
• 数据输入：脑电信号（EEG）采样率需不低于256Hz，眼电（EOG）与肌电（EMG）信号需与EEG信号时间戳同步。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，具体实现了以下功能：系统初始化与参数配置、生理信号数据的实时读取与缓存、多通道信号的预处理与特征提取、基于深度学习模型的睡意等级分类计算、图形用户界面的更新与渲染（包括实时数据绘图与评估结果显示），以及根据预设规则进行疲劳状态预警判断与触发。