利用PPG信号和结合深度CNN-MLP网络进行压力检测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了通过生理信号早期检测压力的难题。我们采用了结合CNN和MLP的深度学习模型,并利用最新的UBFC-Phys数据集中的PPG信号,取得了约82%的检测准确率。这一发现表明,PPG信号在压力检测中具有重要应用潜力。
本研究结合CNN和MLP模型,利用UBFC-Phys数据集的PPG信号,实现了约82%的压力检测准确率,显示PPG信号在早期压力检测中的重要潜力。
本研究解决了通过生理信号早期检测压力的难题。我们采用了结合CNN和MLP的深度学习模型,并利用最新的UBFC-Phys数据集中的PPG信号,取得了约82%的检测准确率。这一发现表明,PPG信号在压力检测中具有重要应用潜力。
本研究结合CNN和MLP模型,利用UBFC-Phys数据集的PPG信号,实现了约82%的压力检测准确率,显示PPG信号在早期压力检测中的重要潜力。