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驾驶疲劳脑电信号的多尺度熵分析
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:0
  • 页码:209-212
  • 语言:中文
  • 分类:R318.04[医药卫生—生物医学工程;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金(60803088); 中央高校基本科研业务费专项资金重点项目(GK200901006); 陕西省自然科学基础研究计划项目(2009JM8018)
  • 相关项目:基于灰色理论的SAR图像分割及其效果评价方法研究
中文摘要:

驾驶疲劳是引起交通事故的主要因素之一。为了降低因驾驶疲劳引起的危害,探索检测驾驶疲劳的新方法,根据脑电信号的非线性特征,使用非线性动力学的多尺度熵方法来分析12名受试者处于不同驾驶状态时各导联脑电信号的多尺度熵值。实验结果表明:尽管12名受试者在不同驾驶状态时的熵值不同,但其数值特征是一致的,即非疲劳驾驶状态时的熵值高于疲劳驾驶状态时的熵值。说明多尺度熵可以区分不同的驾驶状态,可以作为检测驾驶疲劳的一个指标。

英文摘要:

Driving fatigue is one of the main factors that caused traffic accidents.In order to reduce the harm caused by driving fatigue andexplore a new method for detecting driving fatigue,use the multi-scale entropy method that is a kind of nonlinear dynamics method to analyze the EEG of drivers who drove in different states.The results show that there is significantly difference between fatigue state and non-fatigue state,that is,the value in the driving fatigue state is higher than in the driving non-fatigue state.Explained that multi-scale entropy can be used to detect driver fatigue.It is available to be an indication of detecting driving fatigue.

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