驾驶精神疲劳脑电近似熵研究

发布时间：2018-04-21 10:04

  本文选题：驾驶精神疲劳 + 近似熵　； 参考：《电子世界》2016年22期

【摘要】：为研究驾驶员精神疲劳时的脑电信号变化,用近似熵作为特征量对其精神疲劳前后脑电信号进行了分析对比。结果显示,近似熵在驾驶员精神疲劳后脑电信号近似熵明显减小,选择支持向量机对疲劳前后脑电信号进行分类,平均正确率达到了93.96%;对不同区域的脑电信号分别进行分类测试,结果表明颞区脑电信号对驾驶精神疲劳较为敏感,说明近似熵可作为判别驾驶员是否精神疲劳的一个判别指标。
[Abstract]:In order to study the EEG changes of drivers during mental fatigue, the EEG signals before and after mental fatigue were analyzed and compared by using approximate entropy as the characteristic quantity. The results show that the approximate entropy of EEG signal decreases obviously after the driver's mental fatigue. Support vector machine is used to classify the EEG signal before and after fatigue. The average correct rate was 93.96.The EEG signals in different regions were classified and tested, the results showed that the temporal EEG signals were sensitive to driving mental fatigue, which indicated that the approximate entropy could be used as a discriminant index to judge whether the driver was mentally tired or not.
【作者单位】： 武警工程大学;
【分类号】：R741.044;TN911.7

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本文编号：1781963