驾驶员疲劳状态生理信号的DFA
本文关键词：驾驶员疲劳状态生理信号的DFA
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【摘要】：通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标度指数的差异,受试者工作曲线(ROC)分析用于确定DFA区分疲劳驾驶和清醒驾驶的能力。结果表明:疲劳状态时,心率变异性和脑电信号的标度指数显著增加(Wilcoxon符号秩检验,p0.01);心率变异性和脑电信号标度指数的ROC下面积最大分别为0.75和0.78。DFA的标度指数具有应用于驾驶疲劳监测系统的前景。
【作者单位】： 石河子大学信息科学与技术学院;清华大学汽车工程系;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;韦恩州立大学生物医学工程系;
【关键词】： 驾驶员疲劳 去趋势波动分析 心率变异性 脑电信号
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51565051) 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目(KF14222,KF11011) 石河子大学科学技术发展研究计划资助项目(RCZX201437,2014ZRKXYQ17)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 4.韦恩州立大学生物医学工程系,底特律MI 48201)0引言根据世界卫生组织(WHO)的资料[1],道路交通事故每年造成124万人死亡,2000~5000万人受伤,疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因。我国2008年因疲劳驾驶导致的交通事故共2 568起,其中,死亡1 353人,受伤3 129人,造成直接财产损失5
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本文编号：1033034
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