【摘 要】
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为了实时识别异常驾驶状态,实现驾驶疲劳的提前预报,在驾驶模拟舱中采用脑电仪采集驾驶员脑电数据。采用功率谱估计分析正常阶段和疲劳过渡阶段的脑电数据,计算不同频段波能
【机 构】
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北京工业大学北京交通工程重点实验室
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为了实时识别异常驾驶状态,实现驾驶疲劳的提前预报,在驾驶模拟舱中采用脑电仪采集驾驶员脑电数据。采用功率谱估计分析正常阶段和疲劳过渡阶段的脑电数据,计算不同频段波能量分布情况,结果表明delta和alpha波在两种状态下变化显著,因此跟踪监测delta和alpha波能量变化能够实现驾驶疲劳的早期预报。为此,利用径向基神经网络构建预报系统,检验delta波的预报效果,同时提取delta波能量谱的全部极大值并通过多义线拟合,有效地提高预报性能。
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