北京生物醫(yī)學(xué)工程

一種基于腦電信號(hào)的疲勞駕駛狀態(tài)判斷方法

EEG-Based Method to Determine the Drowsiness Degree of EEG Signal

作者：李明愛張誠(chéng) 楊金福

單位：北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院(北京100124)

關(guān)鍵詞：腦電信號(hào); 疲勞駕駛; 獨(dú)立成分分析; 疲勞指數(shù); 頻譜分析

分類號(hào)：

出版年·卷·期（頁(yè)碼）：2011·30·1（57-61）

摘要：

通過(guò)研究疲勞駕駛時(shí)腦電信號(hào)的特征，提出了一種基于獨(dú)立分量分析（independent component analysis，ICA）的腦波疲勞狀態(tài)判斷方法。利用模擬駕駛系統(tǒng)，采用NT-9200動(dòng)態(tài)腦電儀采集駕駛員在清醒和疲勞狀態(tài)下（連續(xù)駕駛4h以上）的腦電信號(hào)，對(duì)采集的多導(dǎo)信號(hào)進(jìn)行獨(dú)立分量分析，去除EEG信號(hào)中的眼電、肌電及工頻等干擾，經(jīng)過(guò)快速傅里葉變換（fast fourier transform, FFT）后計(jì)算出腦波中多種功率譜密度，求得疲勞指數(shù)F。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在疲勞狀態(tài)下的疲勞指數(shù)F明顯高于清醒狀態(tài)下的F。本文提出的腦波疲勞狀態(tài)判斷方法可有效用以判斷駕駛員的疲勞程度。

The characteristic of electroencephalograph (EEG) signal in drowsy driving was researched. Based on independent component analysis (ICA) algorithm, a method of determining the drowsiness degree was proposed. In a simulated driving system, the EEG signals of subjects, in both sober and drowsy (driving continuously for more than four hours) states, were captured by EEG instrument of NT-9200. The multi channel signals were analyzed with ICA algorithm, and removed ocular electric, myoelectric and power frequency interferences, and power spectral densities were calculated after fast fourier transform (FFT), so the fatigue index F was obtained at last. Experimental results show that the index F of drowsy state was significantly higher than the index F of sober state. The method presented in this paper can be used for determining the drowsiness degree from EEG signal effectually.

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