基于EEG的驾驶持续性注意水平PSO-SVM识别模型

发布时间：2020-06-17 14:32

【摘要】：为了对驾驶持续性注意水平予以有效识别,基于脑电(EEG)信号特征指标构建了一种持续性注意水平识别方法.以驾驶行为绩效为客观测评指标,提出了一种驾驶持续性注意水平等级划分方法.在此基础上,选取驾驶员EEG波段(θ(4~8 Hz)、α(8~13 Hz)、β(13~30 Hz))的频谱幅值及其组合指标(α+β)/β、α/β、(θ+α)/(α+β)、θ/β、(α+β)/θ作为特征指标,将粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,构建了驾驶持续性注意水平识别算法.最后,基于驾驶模拟器实验数据对该模型予以试算.结果表明模型识别平均正确率可达93.02%.该方法可用于对驾驶员持续性注意水平的识别.


本文编号：2717744