摘要
本发明公开了一种面向电力行业脑电帽的关键通道筛选方法及系统，包括如下步骤：首先采用32或64通道脑电帽采集电力作业人员在清醒、疲劳等典型状态下的脑电信号，并进行带通滤波、独立成分分析（ICA）和信噪比评估等预处理操作，剔除伪迹和劣质通道，随后提取每个通道的频域、时域、熵值及统计等多维特征对通道重要性进行综合打分。构建多个通道子集并通过分类模型验证其识别性能，从中筛选出一组在认知状态判别中具有最高信息表达能力的关键通道。本发明方法减少脑电通道数量，降低采集设备复杂度与计算开销，提升模型在电力现场实时部署的可行性，具备较强的行业适应性与工程应用价值，适用于多种对人员状态感知要求较高的关键场景。
