本文關(guān)鍵詞：腦電疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的建模及其硬件實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,交通基礎(chǔ)設(shè)施日益發(fā)達,由此引發(fā)的道路交通事故也越來越多,給人民的生命財產(chǎn)安全造成了極大的傷害。而在交通事故頻發(fā)的各種原因之中,疲勞駕駛成為最重要的原因之一。雖然各大汽車研發(fā)廠商推出了眾多疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng),但大都配備車型有限,監(jiān)測效果不理想,因而使用受到了較大的限制。此外,這些疲勞監(jiān)測系統(tǒng)大都是基于人體的物理反應(yīng)如眼動、低頭等動作來做出判斷的,具有較高的誤判性且判決結(jié)果不唯一。因此,研究和設(shè)計一款基于人體腦電信號的疲勞監(jiān)測系統(tǒng)有重要的意義和價值。此種方法直接從腦電信號入手,分析駕駛?cè)饲逍押推跔顟B(tài)下的腦電信號區(qū)別,針對性的進行分類判斷,理論上可以實現(xiàn)有效且唯一的疲勞監(jiān)測。本文正是基于以上考慮,研究和設(shè)計了一套基于腦電的疲勞監(jiān)測系統(tǒng)。正文涉及兩部分的內(nèi)容,一是腦電疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的軟件建模,二是軟件模型的硬件實現(xiàn),硬件包括ARM9平臺和Android兩個平臺。在建模階段,利用MIT腦電數(shù)據(jù)庫中清醒和疲勞狀態(tài)下的標(biāo)準(zhǔn)腦電數(shù)據(jù)進行實驗,對其進行特征提取,分別提取C0復(fù)雜度、Kc復(fù)雜度、ApEn近似熵三個非線性特征值,此外還對源數(shù)據(jù)利用Mallat算法進行小波包分解,得到腦電信號的四種節(jié)律并且計算兩種狀態(tài)下的Alpha波功率譜密度百分比,對于Alpha波功率譜密度百分比的使用,在ARM9平臺把它當(dāng)做判決輔助手段使用,而在Android平臺將其作為特征值使用。經(jīng)過對上述四個特征值進行T檢驗,驗證了它們在清醒和疲勞兩種狀態(tài)下具有顯著性差異,可以作為區(qū)分兩種狀態(tài)的有效特征值;為了對兩種狀態(tài)進行分類,設(shè)計了分層混合專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(HME)。HME設(shè)計為兩層,最底層包含四個底層專家網(wǎng),負(fù)責(zé)源數(shù)據(jù)的輸入和訓(xùn)練,逐層向上由底層門網(wǎng)和頂層門網(wǎng)兩級結(jié)構(gòu)組成,用來負(fù)責(zé)源數(shù)據(jù)的軟劃分,整個HME利用期望值最大算法(EM)進行收斂訓(xùn)練。其中的每個專家網(wǎng)和門網(wǎng)均是一個BP網(wǎng)絡(luò),BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成三層,用動量梯度法進行收斂訓(xùn)練;最后,將上述得到的四個特征值及其相應(yīng)長度的腦電源數(shù)據(jù)一起送入HME進行兩種狀態(tài)的分類訓(xùn)練,訓(xùn)練精度設(shè)計為0.05,訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用五折交叉方式處理,訓(xùn)練結(jié)束后進行網(wǎng)絡(luò)測試,得到的ARM9平臺和Android平臺測試精度分別為60%?8.398%和65.125%?29.375%。在硬件系統(tǒng)制作方面,首先設(shè)計了腦電信號采集的模擬硬件電路,此硬件電路能夠采集到有效的腦電信號,可以供后面的處理器使用。將上述疲勞監(jiān)測系統(tǒng)模型分別移植到了ARM9平臺和Android智能手機平臺上,其中ARM9平臺的系統(tǒng)與自行設(shè)計的腦電采集電路組合使用,而智能手機平臺上的腦電采集硬件采用了市面上存在的神念科技腦電頭戴,兩種系統(tǒng)都能大致反應(yīng)出設(shè)計的要求。智能手機平臺中的疲勞監(jiān)測準(zhǔn)確率略高于ARM平臺,這與采集到源信號的噪聲大小有關(guān)系。最終采用腦電頭箍加智能手機的方案作為實驗的最終硬件。
【關(guān)鍵詞】：腦電疲勞監(jiān)測 特征值提取 小波包變換 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能硬件
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP274;R741.044
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 本文研究內(nèi)容11-13
• 1.2.1 疲勞監(jiān)測系統(tǒng)模型分析11-12
• 1.2.2 疲勞監(jiān)測系統(tǒng)硬件實現(xiàn)12-13
• 1.3 文章組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 腦電及其研究方法學(xué)概述14-20
• 2.1 腦電信號14-15
• 2.1.1 腦電的發(fā)現(xiàn)14
• 2.1.2 腦電信號的分類14-15
• 2.2 腦電分析方法學(xué)介紹15-19
• 2.2.1 時域分析法16
• 2.2.2 頻域分析法16-17
• 2.2.3 非線性動力學(xué)方法17-18
• 2.2.4 信息學(xué)研究方法18
• 2.2.5 腦電復(fù)雜度18-19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第三章 疲勞監(jiān)測系統(tǒng)建模與實驗分析20-44
• 3.1 腦電疲勞監(jiān)測系統(tǒng)模型的建立20-21
• 3.2 非線性特征值提取21-24
• 3.2.1 C0復(fù)雜度21-22
• 3.2.2 Kc復(fù)雜度22-23
• 3.2.3 Ap En近似熵23-24
• 3.3 Alpha波小波包功率譜百分比24-28
• 3.3.1 小波包變換25-26
• 3.3.2 Mallat算法26-28
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計28-34
• 3.4.1 HME分層混合專家神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-30
• 3.4.2 EM算法30-31
• 3.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-33
• 3.4.4 動量梯度算法33-34
• 3.5 模型實驗與結(jié)論34-43
• 3.5.1 非線性特征提取實驗35-36
• 3.5.2 Alpha波功率譜百分比實驗36-39
• 3.5.3 HME分類器實驗39-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第四章 疲勞監(jiān)測系統(tǒng)硬件實現(xiàn)44-60
• 4.1 腦電采集電路設(shè)計44-50
• 4.1.1 腦電特征44-45
• 4.1.2 電路設(shè)計要求45
• 4.1.3 硬件電路設(shè)計45-50
• 4.2 基于ARM9的腦電疲勞監(jiān)測系統(tǒng)上位機驗證50-56
• 4.2.1 開發(fā)平臺與環(huán)境介紹50-51
• 4.2.2 應(yīng)用程序開發(fā)流程51-53
• 4.2.3 硬件系統(tǒng)53-56
• 4.3 基于Android的頭戴式腦電疲勞監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)56-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 研究展望61-62
• 參考文獻62-64
• 致謝64

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