本文關(guān)鍵詞：行車過程中音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)的影響研究

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【摘要】：為了獲取交通出行信息或緩解駕駛壓力,許多駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中會收聽車載音頻娛樂,既用來愉悅自我,放松心情,又能獲取各類新聞信息。但如果使用不當(dāng)會對我們的注意力和認(rèn)知能力產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。什么樣的音頻娛樂對駕駛?cè)藭蟹e極、緩解疲勞的作用?什么樣的音頻娛樂對駕駛?cè)藭a(chǎn)生消極、疲勞的影響?這些問題的研究對于我們安全駕駛有著重要的作用。因此,本文以行車過程中播放不同類型音頻娛樂時(shí)多個(gè)駕駛?cè)说纳頂?shù)據(jù)為研究對象,研究不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)的影響機(jī)理。論文具體的研究內(nèi)容如下:1)基于HMM的音頻娛樂分類識別。通過改進(jìn)的梅爾倒譜參數(shù)調(diào)用函數(shù)對音頻娛樂文件進(jìn)行預(yù)加重、分幀處理、加窗等預(yù)處理,通過快速傅里葉變換、計(jì)算Mel濾波器組的譜線能量、DCT倒譜等對音頻娛樂進(jìn)行MFCC參數(shù)的提取;繪制MFCC參數(shù)的三維圖及簡單距離計(jì)算,直觀看出不同類型音頻娛樂間的不匹配;通過最小失真原理對MFCC參數(shù)進(jìn)行矢量量化,降低矢量維數(shù);訓(xùn)練基于MFCC的DHMM模型,對模型測試及驗(yàn)證,并對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析及模型的優(yōu)劣進(jìn)行評價(jià)。2)駕駛?cè)松碇笜?biāo)的優(yōu)選。分析音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)影響機(jī)理的基礎(chǔ)上對駕駛?cè)说哪X電和心電參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選。優(yōu)選出α波、β波、θ波三種腦電節(jié)律作為音頻娛樂對駕駛?cè)四X電影響的量化指標(biāo),心率和R-R間期的標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)指標(biāo)作為音頻娛樂對駕駛?cè)诵碾娪绊懙牧炕笜?biāo)。3)音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)的影響分析。通過大量的試驗(yàn)得到多個(gè)駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中聽不同類型音頻娛樂時(shí)的生理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的處理分為兩個(gè)部分,第一部分是駕駛?cè)四X電數(shù)據(jù)的處理,即通過傅里葉變換將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號,濾波將α波、β波、θ波按照頻率范圍分離出來。然后通過逆傅里葉變換將駕駛?cè)说摩敛āⅵ虏āⅵ炔l域信號轉(zhuǎn)換成時(shí)域信號,得到三種腦電波功率譜密度。最后利用微分的思想求不同節(jié)律腦電波的功率譜密度積分。挖掘不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)瞬煌l率腦電波影響規(guī)律,結(jié)果表明播放輕音樂類音頻和舒緩類音頻時(shí),駕駛?cè)甩敛X電波會不同程度的增加,β和θ腦電波會不同程度地下降;播放DJ類音頻時(shí)駕駛?cè)说摩敛X電波會不同程度的降低,β和θ腦電波會不同程度地上升。第二部分駕駛?cè)诵碾姅?shù)據(jù)的處理。挖掘不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)诵碾姅?shù)據(jù)的影響規(guī)律,發(fā)現(xiàn)播放DJ類音頻能使駕駛?cè)说男穆噬仙?波動幅度增加,播放輕音樂類和舒緩類音頻能使駕駛?cè)说男穆式档�。不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)薘-R間期的影響不具有普遍性,即對不同駕駛?cè)擞绊懖煌?但當(dāng)播放音頻娛樂時(shí)SDNN較不播放任何音頻娛樂時(shí)大,說明音頻娛樂能升高心率變異性,并提高迷走神經(jīng)興奮性。最后定性分析了不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)似诘挠绊�。本文研究了不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)的影響,研究成果可為進(jìn)一步通過生理指標(biāo)研究車載音頻娛樂對駕駛?cè)似诤湍X力負(fù)荷的影響提供理論基礎(chǔ),并為從安全角度設(shè)計(jì)車載音頻娛樂類型提供了依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：音頻娛樂 梅爾倒譜參數(shù) 隱馬爾科夫 腦電指標(biāo) 心電指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.25
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀綜述12-15
• 1.2.1 車載音頻娛樂對駕駛?cè)擞绊懸?guī)律研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 音頻娛樂對人生理指標(biāo)影響研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)及存在問題分析15-16
• 1.4 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.5 章節(jié)安排17-19
• 第2章 音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)影響參數(shù)的優(yōu)選19-25
• 2.1 EEG的產(chǎn)生機(jī)理及特點(diǎn)分析19-20
• 2.1.1 腦電信號的特征19
• 2.1.2 腦電信號的分類19-20
• 2.2 音頻娛樂對駕駛?cè)四X電信號的影響機(jī)理及腦電參數(shù)優(yōu)選20-21
• 2.2.1 音頻娛樂對腦電信號的影響機(jī)理20-21
• 2.2.2 腦電參數(shù)的優(yōu)選21
• 2.3 心電信號基礎(chǔ)知識21-22
• 2.4 車載音頻娛樂對駕駛?cè)诵碾娦盘栍绊憴C(jī)理22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-25
• 第3章 基于隱馬爾科夫的音頻娛樂分類識別25-39
• 3.1 梅爾倒譜參數(shù)的分析25-32
• 3.1.1 梅爾倒譜參數(shù)的提取26-28
• 3.1.2 梅爾倒譜參數(shù)的分析處理28-30
• 3.1.3 梅爾倒譜參數(shù)的矢量量化30-32
• 3.2 基于HMM的音頻分類識別32-35
• 3.2.1 HMM的概述32-33
• 3.2.2 HMM的數(shù)學(xué)定義33-34
• 3.2.3 維特比（Viterbi）算法34-35
• 3.3 基于MFCC和HMM的音頻分類識別的實(shí)現(xiàn)35-37
• 3.3.1 試驗(yàn)樣本前期處理35-36
• 3.3.2 訓(xùn)練離散隱馬爾科夫模型36
• 3.3.3 DHMM測試識別及結(jié)果分析36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-39
• 第4章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)采集39-45
• 4.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)39-42
• 4.1.1 試驗(yàn)對象39
• 4.1.2 試驗(yàn)儀器39-41
• 4.1.3 試驗(yàn)時(shí)間地點(diǎn)及試驗(yàn)方法41-42
• 4.2 試驗(yàn)平臺搭建42-43
• 4.2.1 試驗(yàn)流程42-43
• 4.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集43-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)松碇笜?biāo)的影響分析45-63
• 5.1 小波去噪45-46
• 5.2 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)四X電指標(biāo)的影響分析46-55
• 5.2.1 對腦電信號去除眼電干擾46-48
• 5.2.2 腦電數(shù)據(jù)分析48-52
• 5.2.3 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)四X電均值的影響分析52-55
• 5.3 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)诵碾娭笜?biāo)影響分析55-60
• 5.3.1 駕駛?cè)诵碾姅?shù)據(jù)預(yù)處理55-56
• 5.3.2 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)诵穆蕯?shù)據(jù)影響分析56-59
• 5.3.3 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)薘-R間期的影響59-60
• 5.4 不同類型音頻娛樂對駕駛?cè)似诘挠绊懷芯?/span>60-61
• 5.5 本章小結(jié)61-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：518078