本文選題：駕駛精神疲勞 + 近似熵�。� 參考：《電子世界》2016年22期

【摘要】：為研究駕駛員精神疲勞時(shí)的腦電信號(hào)變化,用近似熵作為特征量對(duì)其精神疲勞前后腦電信號(hào)進(jìn)行了分析對(duì)比。結(jié)果顯示,近似熵在駕駛員精神疲勞后腦電信號(hào)近似熵明顯減小,選擇支持向量機(jī)對(duì)疲勞前后腦電信號(hào)進(jìn)行分類,平均正確率達(dá)到了93.96%;對(duì)不同區(qū)域的腦電信號(hào)分別進(jìn)行分類測(cè)試,結(jié)果表明顳區(qū)腦電信號(hào)對(duì)駕駛精神疲勞較為敏感,說(shuō)明近似熵可作為判別駕駛員是否精神疲勞的一個(gè)判別指標(biāo)。
[Abstract]:In order to study the EEG changes of drivers during mental fatigue, the EEG signals before and after mental fatigue were analyzed and compared by using approximate entropy as the characteristic quantity. The results show that the approximate entropy of EEG signal decreases obviously after the driver's mental fatigue. Support vector machine is used to classify the EEG signal before and after fatigue. The average correct rate was 93.96.The EEG signals in different regions were classified and tested, the results showed that the temporal EEG signals were sensitive to driving mental fatigue, which indicated that the approximate entropy could be used as a discriminant index to judge whether the driver was mentally tired or not.
【作者單位】： 武警工程大學(xué);
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.7

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本文編號(hào)：1781963