【摘 要】
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据世界卫生组织统计数据显示,我国一直处于交通事故高发生率国家之列,而疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。近年来,脑电图（Electroencephalogram,EEG）信号分析在疲劳驾驶研究中得到了广泛的关注。本文进行了模拟驾驶实验,并针对采集的脑电图信号进行分类和回归研究。在疲劳驾驶分类研究中,针对脑电信号在较短的时间内产生大量的空间定向数据,本文提出了一种基于加权主成分分析（Weighte
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据世界卫生组织统计数据显示,我国一直处于交通事故高发生率国家之列,而疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。近年来,脑电图（Electroencephalogram,EEG）信号分析在疲劳驾驶研究中得到了广泛的关注。本文进行了模拟驾驶实验,并针对采集的脑电图信号进行分类和回归研究。在疲劳驾驶分类研究中,针对脑电信号在较短的时间内产生大量的空间定向数据,本文提出了一种基于加权主成分分析（Weighted Principal Component Analysis,WPCA）的脑电信号特征降维方法。首先,利用自回归（Autoregressive,AR）模型提取脑电特征。然后计算了不同特征对疲劳状态分类性能的影响,将不同特征的影响值归一化并作为该维特征的权值。最后,将这些权重分配给WPCA,以降低脑电图特征维度。为了验证算法的有效性,本文采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为分类器,建立疲劳驾驶分类实验。实验结果表明,WPCA方法可以有效地降低不同脑电图特征提取方法的特征维数,加快计算速度,达到更高的疲劳驾驶分类精度。在疲劳驾驶回归分析研究中,为了确定驾驶员的疲劳程度,本文制作了数据集标签:计算了EEG信号的疲劳指数来表征疲劳程度,为了满足个体差异性,对疲劳指数曲线进行最小二乘拟合。同时,提出了基于贝叶斯模型组合的集成学习（Bayesian Model Combination-Ensemble Learning,BMC-EL）驾驶员疲劳指数回归分析方法,引入支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）算法作为基学习器。通过增加基学习器的多样性和差异性可以提高回归分析方法在驾驶员疲劳指数回归分析中的性能。实验结果证明了所提回归分析方法可靠性强,可以精确可靠地表征驾驶员的疲劳指数。
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