文献类型：期刊文章

作　　者：王琳[1,2] 化成城[1] 姜鑫[1] 王宏[1]

机构地区：[1]东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳110819 [2]沈阳工程学院机械学院,辽宁沈阳110136

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(NSFC 51405073)

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：102-107

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了有效判别驾驶员的疲劳状态,结合生物力学分析提取了驾驶过程中的颈腰部肌电信号EMG和头部脑电信号EEG,并分析其特征参数在驾驶过程中的变化规律.结果表明:颈肌样本熵、颈肌复杂度、腰肌样本熵、腰肌复杂度、脑电样本熵、脑电复杂度这6个生理信号的特征参数值都随着驾驶时间的延长而逐渐降低,通过主成分分析可实现特征参数间的合理组合.基于多元回归理论,建立了能够有效预测疲劳驾驶的数学模型.状态验证结果表明,该模型对疲劳状态判别的正确率可达95%以上.

关 键 词：疲劳驾驶 肌电信号 脑电信号 生物力学 特征参数

分 类 号：R318[生物医学工程类]