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![基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng).pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/4/22/18882f30-2f68-44f9-8d59-5ff6fc0d2139/18882f30-2f68-44f9-8d59-5ff6fc0d21391.gif)
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1、自發(fā)腦電信號(hào)具有實(shí)時(shí)性好、無(wú)需結(jié)構(gòu)化物理環(huán)境等特點(diǎn)。為此,本文提出并設(shè)計(jì)了一套基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng),通過(guò)對(duì)自發(fā)腦電信號(hào)進(jìn)行腦電節(jié)律分析,實(shí)時(shí)判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。取得的具體研究成果如下:
(1)基于主成分分析法的腦電預(yù)處理研究。
駕駛員的腦電信號(hào)在駕駛環(huán)境中會(huì)不可避免地受到眼電、心電和肌電等信號(hào)干擾,對(duì)腦電信號(hào)中干擾成分進(jìn)行濾波處理是確保疲勞檢測(cè)系統(tǒng)正常工作的前提保障。文中對(duì)主成分分析法(Princ
2、ipalComponentAnalysis,PCA)和獨(dú)立成分分析法(IndependentComponentAnalysis,ICA)進(jìn)行了深入研究,在對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的具體要求,最終選擇PCA方法作為腦電預(yù)處理方法。
(2)基于頻譜分析的疲勞特征的抽取與疲勞程度的估計(jì)。
疲勞特征的抽取質(zhì)量是疲勞檢測(cè)系統(tǒng)正常工作的關(guān)鍵。本文基于快速傅里葉變換法對(duì)腦電信號(hào)中α、β、θ、δ特征節(jié)律進(jìn)行分
3、析,通過(guò)計(jì)算α、β、θ、δ各個(gè)特征節(jié)律的相對(duì)能量值,并求出疲勞指數(shù),進(jìn)而估計(jì)駕駛員的疲勞程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了特征提取與疲勞估計(jì)方法的正確性和有效性。
(3)基于Matlab和VisualC++的駕駛疲勞實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)。
駕駛疲勞實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)是在Matlab和VisualC++兩個(gè)軟件平臺(tái)下聯(lián)合開(kāi)發(fā)的。在Matlab環(huán)境下主要完成對(duì)核心算法部分各模塊的設(shè)計(jì)、編寫(xiě)與測(cè)試工作,最終按照函數(shù)文件的形式生成相應(yīng)
4、的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DynamicLinkLibrary,DLL)文件。在VisualC++環(huán)境下主要針對(duì)系統(tǒng)界面和腦電圖儀的驅(qū)動(dòng)接口進(jìn)行設(shè)計(jì),并調(diào)用Matlab編譯生成的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)函數(shù)完成相應(yīng)的算法功能,最后在界面中顯示出計(jì)算結(jié)果并繪制相關(guān)曲線(xiàn)。
(4)模擬駕駛系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與構(gòu)建。
為驗(yàn)證駕駛疲勞檢測(cè)系統(tǒng)的有效性,搭建了模擬駕駛實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。讓受試者模擬駕駛過(guò)程,對(duì)受試者進(jìn)行實(shí)時(shí)駕駛疲勞檢測(cè)。檢測(cè)共分兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行,
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