【摘 要】
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针对脑电(EEG)的非线性非平稳特性,提出了一种新的分析驾驶疲劳EEG信号的方法———希尔伯特-黄变换(HHT)。本文首先选择C4-导联的EEG信号,利用HHT方法分析其正常驾驶和疲劳
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,陕西省公安厅,
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针对脑电(EEG)的非线性非平稳特性,提出了一种新的分析驾驶疲劳EEG信号的方法———希尔伯特-黄变换(HHT)。本文首先选择C4-导联的EEG信号,利用HHT方法分析其正常驾驶和疲劳驾驶时的数据,探索不同驾驶状态下的EEG特性;然后再选O2-导联的EEG信号进行对比分析,研究不同导联之间的差异。分析发现,不同驾驶状态下的EEG信号的希尔伯特边际谱差异明显,C4-导联与O2-导联在相同状态下的EEG特性也存在一定的差异。由此可见,HHT技术能够很好地区分驾驶员的不同状态,可以作为检测驾驶疲劳现象的新方法,同时导联的选择对驾驶疲劳的检测效果也存在一定的影响。
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