【摘 要】
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疲劳驾驶时，司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化，本文针对这两类信号进行分析研究，利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态．首先对采集的脑电信号进行小波
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61071057)
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疲劳驾驶时，司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化，本文针对这两类信号进行分析研究，利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态．首先对采集的脑电信号进行小波包分解，提取信号中的α波，并计算其相对功率谱P；然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7，F8中眨眼信号特征，去除干扰；最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别，计算眨眼频率．结果表明，利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作，能准确识别出眨眼信号，并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化．
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