【摘 要】
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在小型化、低功耗的可穿戴设备上,针对运行基于脑电信号的驾驶疲劳检测系统的准确率不高的问题,在对被试者左前额脑电信号Attention和Meditation以及Blink的数据进行关系分析
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在小型化、低功耗的可穿戴设备上,针对运行基于脑电信号的驾驶疲劳检测系统的准确率不高的问题,在对被试者左前额脑电信号Attention和Meditation以及Blink的数据进行关系分析的基础上,分别筛选最佳窗口宽度和分类算法,设计适用于可穿戴设备的疲劳驾驶检测算法,并在安卓智能设备上进行系统实现。采用准确率、正样本识别正确率、负样本识别正确率、敏感性与特异性指标,分别测试4种分类算法,即k临近算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、多层人工神经网络算法的性能,并最终选择k NN分类算法进行系统实现。实验结果证
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