行车过程中音频娱乐对驾驶人生理指标的影响研究

发布时间：2017-07-04 14:11

  本文关键词：行车过程中音频娱乐对驾驶人生理指标的影响研究

  更多相关文章： 音频娱乐 梅尔倒谱参数 隐马尔科夫 脑电指标 心电指标

【摘要】：为了获取交通出行信息或缓解驾驶压力,许多驾驶人在行车过程中会收听车载音频娱乐,既用来愉悦自我,放松心情,又能获取各类新闻信息。但如果使用不当会对我们的注意力和认知能力产生一定的负面影响。什么样的音频娱乐对驾驶人会有积极、缓解疲劳的作用?什么样的音频娱乐对驾驶人会产生消极、疲劳的影响?这些问题的研究对于我们安全驾驶有着重要的作用。因此,本文以行车过程中播放不同类型音频娱乐时多个驾驶人的生理数据为研究对象,研究不同类型音频娱乐对驾驶人生理指标的影响机理。论文具体的研究内容如下:1)基于HMM的音频娱乐分类识别。通过改进的梅尔倒谱参数调用函数对音频娱乐文件进行预加重、分帧处理、加窗等预处理,通过快速傅里叶变换、计算Mel滤波器组的谱线能量、DCT倒谱等对音频娱乐进行MFCC参数的提取;绘制MFCC参数的三维图及简单距离计算,直观看出不同类型音频娱乐间的不匹配;通过最小失真原理对MFCC参数进行矢量量化,降低矢量维数;训练基于MFCC的DHMM模型,对模型测试及验证,并对试验结果进行分析及模型的优劣进行评价。2)驾驶人生理指标的优选。分析音频娱乐对驾驶人生理指标影响机理的基础上对驾驶人的脑电和心电参数进行优选。优选出α波、β波、θ波三种脑电节律作为音频娱乐对驾驶人脑电影响的量化指标,心率和R-R间期的标准差两个指标作为音频娱乐对驾驶人心电影响的量化指标。3)音频娱乐对驾驶人生理指标的影响分析。通过大量的试验得到多个驾驶人在行车过程中听不同类型音频娱乐时的生理数据。数据的处理分为两个部分,第一部分是驾驶人脑电数据的处理,即通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,滤波将α波、β波、θ波按照频率范围分离出来。然后通过逆傅里叶变换将驾驶人的α波、β波、θ波频域信号转换成时域信号,得到三种脑电波功率谱密度。最后利用微分的思想求不同节律脑电波的功率谱密度积分。挖掘不同类型音频娱乐对驾驶人不同频率脑电波影响规律,结果表明播放轻音乐类音频和舒缓类音频时,驾驶人α波脑电波会不同程度的增加,β和θ脑电波会不同程度地下降;播放DJ类音频时驾驶人的α波脑电波会不同程度的降低,β和θ脑电波会不同程度地上升。第二部分驾驶人心电数据的处理。挖掘不同类型音频娱乐对驾驶人心电数据的影响规律,发现播放DJ类音频能使驾驶人的心率上升,波动幅度增加,播放轻音乐类和舒缓类音频能使驾驶人的心率降低。不同类型音频娱乐对驾驶人R-R间期的影响不具有普遍性,即对不同驾驶人影响不同,但当播放音频娱乐时SDNN较不播放任何音频娱乐时大,说明音频娱乐能升高心率变异性,并提高迷走神经兴奋性。最后定性分析了不同类型音频娱乐对驾驶人疲劳的影响。本文研究了不同类型音频娱乐对驾驶人生理指标的影响,研究成果可为进一步通过生理指标研究车载音频娱乐对驾驶人疲劳和脑力负荷的影响提供理论基础,并为从安全角度设计车载音频娱乐类型提供了依据。
【关键词】：音频娱乐 梅尔倒谱参数 隐马尔科夫 脑电指标 心电指标
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.25
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 研究现状综述12-15
• 1.2.1 车载音频娱乐对驾驶人影响规律研究现状12-14
• 1.2.2 音频娱乐对人生理指标影响研究现状14-15
• 1.3 研究现状总结及存在问题分析15-16
• 1.4 主要研究内容16-17
• 1.5 章节安排17-19
• 第2章 音频娱乐对驾驶人生理指标影响参数的优选19-25
• 2.1 EEG的产生机理及特点分析19-20
• 2.1.1 脑电信号的特征19
• 2.1.2 脑电信号的分类19-20
• 2.2 音频娱乐对驾驶人脑电信号的影响机理及脑电参数优选20-21
• 2.2.1 音频娱乐对脑电信号的影响机理20-21
• 2.2.2 脑电参数的优选21
• 2.3 心电信号基础知识21-22
• 2.4 车载音频娱乐对驾驶人心电信号影响机理22-23
• 2.5 本章小结23-25
• 第3章 基于隐马尔科夫的音频娱乐分类识别25-39
• 3.1 梅尔倒谱参数的分析25-32
• 3.1.1 梅尔倒谱参数的提取26-28
• 3.1.2 梅尔倒谱参数的分析处理28-30
• 3.1.3 梅尔倒谱参数的矢量量化30-32
• 3.2 基于HMM的音频分类识别32-35
• 3.2.1 HMM的概述32-33
• 3.2.2 HMM的数学定义33-34
• 3.2.3 维特比（Viterbi）算法34-35
• 3.3 基于MFCC和HMM的音频分类识别的实现35-37
• 3.3.1 试验样本前期处理35-36
• 3.3.2 训练离散隐马尔科夫模型36
• 3.3.3 DHMM测试识别及结果分析36-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 试验设计及数据采集39-45
• 4.1 试验方案设计39-42
• 4.1.1 试验对象39
• 4.1.2 试验仪器39-41
• 4.1.3 试验时间地点及试验方法41-42
• 4.2 试验平台搭建42-43
• 4.2.1 试验流程42-43
• 4.3 试验数据采集43-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 不同类型音频娱乐对驾驶人生理指标的影响分析45-63
• 5.1 小波去噪45-46
• 5.2 不同类型音频娱乐对驾驶人脑电指标的影响分析46-55
• 5.2.1 对脑电信号去除眼电干扰46-48
• 5.2.2 脑电数据分析48-52
• 5.2.3 不同类型音频娱乐对驾驶人脑电均值的影响分析52-55
• 5.3 不同类型音频娱乐对驾驶人心电指标影响分析55-60
• 5.3.1 驾驶人心电数据预处理55-56
• 5.3.2 不同类型音频娱乐对驾驶人心率数据影响分析56-59
• 5.3.3 不同类型音频娱乐对驾驶人R-R间期的影响59-60
• 5.4 不同类型音频娱乐对驾驶人疲劳的影响研究60-61
• 5.5 本章小结61-63
• 第6章 总结与展望63-65
• 6.1 全文总结63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 参考文献65-71
• 致谢71

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本文编号：518078