【摘 要】
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通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分
【机 构】
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石河子大学信息科学与技术学院,清华大学汽车工程系,清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,韦恩州立大学生物医学工程系,
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通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标度指数的差异,受试者工作曲线(ROC)分析用于确定DFA区分疲劳驾驶和清醒驾驶的能力。结果表明:疲劳状态时,心率变异性和脑电信号的标度指数显著增加(Wilcoxon符号秩检验,p<0.01);心率变异性和脑电信号标度指数的ROC下面积最大分别为0.75和0.78。DFA的标度指数具有应用于驾驶疲劳监测系统的前景。
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