【摘要】：駕駛?cè)耸墙煌ㄏ到y(tǒng)中的自驅(qū)動因素,其感知特性與交通駕駛行為密切相關(guān),通過腦電定量分析駕駛?cè)嗽隈{駛過程中的大腦活動規(guī)律,是獲知駕駛?cè)烁兄匦缘挠行緩?本文主要從疲勞駕駛、分心駕駛、睡眠剝奪駕駛和其他特定場景駕駛4個方面,對腦電研究涉及的關(guān)鍵科學(xué)問題、實驗環(huán)境、腦電信號處理方法、數(shù)據(jù)分析方法等進(jìn)行歸納總結(jié).總結(jié)發(fā)現(xiàn):相關(guān)研究的本質(zhì)可歸結(jié)為不同駕駛狀態(tài)與腦電波間的定性和定量關(guān)系研究;研究方法則主要借助真人駕駛模擬實驗收集腦電等相關(guān)數(shù)據(jù),再利用功率譜分析等信號處理技術(shù)處理腦電信號,再通過方差分析等方法對腦電信號數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析.最后,給出了腦電研究在交通駕駛行為中的研究展望.
[Abstract]:The driver is the self-driving factor in the traffic system, and its perceptual characteristics are closely related to the traffic driving behavior. Quantitative analysis of the driver's brain activity in the driving process through EEG is an effective way to know the driver's perceptual characteristics. In this paper, the key scientific problems, experimental environment, EEG signal processing methods and data analysis methods involved in EEG research are summarized from four aspects: fatigue driving, distracted driving, sleep deprivation driving and other specific scene driving. It is found that the essence of the related research can be attributed to the qualitative and quantitative relationship between different driving states and EEG waves, while the research method mainly collects EEG and other related data with the help of human driving simulation experiment, then uses power spectrum analysis and other signal processing techniques to process EEG signals, and then makes statistical analysis of EEG data by means of variance analysis. Finally, the research prospect of EEG in traffic driving behavior is given.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71471014) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2015M580973)~~
【分類號】：U491.25

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9 毛U，

本文編號：2520135