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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116229795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310239887.9，技术领域涉及：G09B9/16；该发明授权一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法是由张泽旭;乔衍迪;迟旭;刘胜志;李文斯;李鹏设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法，涉及机器学习技术领域。本发明的技术要点包括：采集飞行学员在虚拟现实环境中进行模拟飞行训练的皮肤电信号，并进行特征提取，作为生理信号特征数据集；采集飞行学员在高动态仿真平台中进行模拟飞行训练的飞行信息，作为飞行特征数据集；采集飞行学员在虚拟现实环境中利用手动油门与摇杆进行飞行模拟训练，输出手动油门与摇杆指令作为控制信号数据集，同时虚拟现实场景的关键信息作为输出，构成虚拟现实场景信息数据集；利用生理信号特征数据集、飞行特征数据集、控制信号数据集和虚拟现实场景信息数据集训练基于深度卷积神经网络的心理压力数据获取模型。

本发明授权一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法在权利要求书中公布了：1.一种结合虚拟现实的飞行学员模拟飞行训练心理压力数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集飞行学员在虚拟现实环境中进行模拟飞行训练的皮肤电信号，并进行特征提取，作为生理信号特征数据集；其中，利用快速傅里叶变换方法进行特征提取，包括频域特征和时域特征；在获取频域特征和时域特征后，利用改进的变频解调方法，构建皮肤电信号时频谱特征集，所述频域特征、时域特征和皮肤电信号时频谱特征集共同组成生理信号特征数据集；具体步骤包括： S11、对皮肤电信号降采样； S12、利用高通滤波器对降采样后的皮肤电信号进行滤波； S13、利用低通滤波器对滤波后的皮肤电信号进行分解，初划分皮肤电信号分为两个频 段组；利用带宽和长度的低通滤波器分别进行滤波，其中，中心频段为： 其中，相邻中心段的带宽为2，为频段最高频率； S14、使用复解调法提取每一带宽的主频，并在两个频段组内分别通过增大进行重复 解调，并将解调完的皮肤电信号进行正弦调制；根据下式计算皮肤电信号的瞬时频率： 其中，为中心频率；表示相位；T为皮肤电信号的处理周期的采样间隔；L为每个 处理周期的信号长度；为第i个处理周期的瞬时相位；为第i个处理周期的加权系 数； 则 其中，xt表示解调前的皮肤电信号，表示电信号中的直流分量，表示电信 号的瞬时幅值； S15、对于给定中心频段的皮肤电信号计算其幅值与相位，并利用Hilbert变换计算每 个正弦调制的皮肤电信号分量的相位和瞬时幅值： 其中，表示解调后的皮肤电信号，Im表示瞬时皮肤电信号的虚部，Re表示瞬时皮 肤电信号的实部； S16、利用估算的相位和瞬时幅值绘制高分辨率的皮肤电信号时频谱，修正初 始划分的两个频段组； S17、将皮肤电信号分为多个频段组；重复步骤S14-S16，直至取得10倍尺度频段的皮肤电信号时频谱特征； S2：采集飞行学员在高动态仿真平台中进行模拟飞行训练的飞行信息，作为飞行特征数据集； S3：采集飞行学员在虚拟现实环境中利用手动油门与摇杆进行飞行模拟训练，输出手动油门与摇杆指令作为控制信号数据集，同时虚拟现实场景的关键信息作为输出，构成虚拟现实场景信息数据集； S4：利用生理信号特征数据集、飞行特征数据集、控制信号数据集和虚拟现实场景信息数据集训练基于深度卷积神经网络的心理压力数据获取模型； S5：将新的飞行学员在飞行模拟训练时的皮肤电信号、飞行信息及控制信号，输入训练好的心理压力数据获取模型中，获取新的飞行学员的心理压力数据。

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