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文檔簡介
1、由于近年來因疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故頻發(fā),疲勞監(jiān)測已經(jīng)成為了一項重要的研究課題。過往的疲勞監(jiān)測研究中,常常使用駕駛員臉部視頻信號、血壓、體溫等生理信號。相比于這些信號,腦電信號能更加直接、客觀地反映大腦的活動情況,有著更高的時間分辨率,且無法人為控制和偽造,因此本文中我們采用腦電信號來進行疲勞監(jiān)測的研究。在文章的前半部分中我們主要介紹常用的腦電處理流程與方法,并在后半部分中介紹我們提出的數(shù)據(jù)處理流程及使用到的方法。
我們首先通過
2、實驗,在被試完成指定任務(wù)的過程中,誘發(fā)出被試的疲勞狀態(tài),并同時記錄被試的腦電信號以及任務(wù)完成情況。然后我們使用快速傅里葉變換,獲得原始腦電信號在各個頻帶上的功率譜密度特征。為了去除特征中與疲勞無關(guān)的噪音,我們使用線性動力系統(tǒng)中的相關(guān)算法對特征進行平滑降噪,并將所有特征通過主成分分析提取出主要成分,從中去除與疲勞標(biāo)記值相關(guān)性較差的特征。最后我們擴展剩余特征為動態(tài)特征組,使用并聯(lián)隱馬爾科夫模型進行分類,并通過模糊積分進行分類器融合。實驗結(jié)果
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