Hilbert-Huang变换结合近似熵在疲劳驾驶时脑电分析中的应用

被引:1
作者
彭军强 [1 ]
吴平东 [2 ]
殷罡 [2 ]
陈之龙 [2 ]
马树元 [2 ]
机构
[1] 天津工业大学机械电子学院
[2] 北京理工大学机械与车辆工程学院
关键词
智能运输系统; 疲劳驾驶; HHT近似熵; 脑电;
D O I
暂无
中图分类号
U491.25 [];
学科分类号
摘要
研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征。结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征。在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d2、d4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征。为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考。
引用
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页码:126 / 129
页数:4
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