【摘 要】
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为驾驶疲劳的识别提出一种基于小波变换与BP人工神经网络的自发脑电信号分类方法。利用离散小波变换对驾驶员的脑电信号滤波,得到频率低于30Hz的4个子带小波系数,由统计方法
【基金项目】
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无线体域网下疲劳驾驶状态脑肌眼电信号特性研究基金(61071057)资助
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为驾驶疲劳的识别提出一种基于小波变换与BP人工神经网络的自发脑电信号分类方法。利用离散小波变换对驾驶员的脑电信号滤波,得到频率低于30Hz的4个子带小波系数,由统计方法从小波系数中提取特征值。以这些特征值作为训练数据,对所建的BP人工神经网络进行训练。结果表明,用所建的神经网络对高速公路客车驾驶员分别在疲劳和非疲劳时记录的脑电信号进行分类可达93.2%的准确率。
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