원래 이름 기록: 国网河南省电力公司技能培训中心; 河南工业大学

本发明提供一种基于脑电信号与心理量表双模态数据的电力行业心理安全评估方法，所述方法包括：采集脑电信号时间序列数据，生成脑电信号特征表示；采集电力行业从业人员的心理问卷回答文本数据，生成文本语义表示；将脑电信号特征表示与文本语义表示输入基于Transformer的跨模态注意力机制，生成即时心理波动与长期心理状态的联合特征表示；采用低秩自适应、前缀调优和知识约束解码技术对预训练大型语言模型进行微调；将联合特征表示输入微调后的预训练大型语言模型生成心理安全评估报告。本发明可应用于电力行业心理健康管理与事故预防领域，突破传统评估方法的局限，提升评估的精准度与实用性，为高危作业场景下的风险预警与干预提供科学依据。

本发明提供一种脑电信号去噪去伪迹方法，所述方法包括：获取原始脑电信号数据；对所述原始脑电数据进行预处理；对预处理后的脑电数据通过逐通道奇异谱分析进行初步去噪，得到全局去噪信号矩阵；对所述全局去噪信号矩阵进行带通滤波，得到滤波后的信号矩阵；对所述滤波后的信号矩阵进行ICA分解并自动剔除伪迹成分，保留有效成分，基于保留的有效成分重构清洁脑电信号并输出去噪后的信号矩阵。本发明尤其适配便携式少通道脑电设备的实时处理需求，适用范围广且信号保真度高。