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文檔簡介
1、疲勞是一種復(fù)雜的狀態(tài)，表現(xiàn)為缺乏警覺性和精神、生理功能的降低，往往伴隨著昏昏欲睡。駕駛員的疲勞是引起交通事故的重要因素。研究表明，交通事故傷亡中20％-30％是由疲勞引起的。近年來，駕駛員疲勞駕駛問題已受到世界各國越來越多研究人員的關(guān)注，其中針對疲勞駕駛檢測方法而進(jìn)行的研究更具重要的現(xiàn)實意義。
本文通過疲勞的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)，進(jìn)行了疲勞信號的空間特性的分析?；诳臻g特性，進(jìn)行信號的特征提取。使用腦電(EEG)、眼電(EOG)、肌
2、電(EMG)信號進(jìn)行實時分析，并采用基于小波時頻圖和Hilbert-Huang變換(Hilbert-Huang Transform，HHT)的時頻分析方法和Shannon熵、近似熵、樣本熵的復(fù)雜度分析方法對駕駛疲勞進(jìn)行檢測和識別。結(jié)果顯示出在不同的疲勞階段這些時程變化的明確模式。
根據(jù)這些模式，本研究將疲勞程度分為:正常，輕度疲勞，情緒波動和極度疲勞四種狀態(tài)。根據(jù)特征提取的效果，采用Shannon熵對EEG信號反映出的情緒波動
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