1、道为首要条件。实验包括个阶段个环节，每个环节被试者都要在赛道上驾驶圈。赛道选择的是路程较长，弯道较多的赛道。实验使用的赛道如图所示。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图实验使用的赛道第阶段，是基础数据采集阶段。在这阶段，首先会采集被试者分钟安静状态下的脑电数据。采集这部分数据时，需关闭实验环境的所有音响设备，保持实验环境相对安静，并且要求被试者尽可能地不要做任何动作。接下来，被试者进行个环节的驾驶任务。第个环节，被试者被告知可以跟训练时样，自然地驾驶并不需要做任何其他任务。第环节与第环节样，不过要求被试者在圈数不变的情况下减少约驾驶时间，其目的就是让被试者有意识地加快速度。第阶段，是刺激任务阶段。在这阶段，被试者会进行个环节的驾驶任务，每个环节驾驶圈。对于每个环节，都有刺激回应任务需要被。
2、者的脑电心电和面部图像信息被记录下来以外，实验还记录了被试者偏离赛道的次数任务完成情况以及被试者主观评价自己疲劳状况的困倦度量表。本文选取有视频记录的个被试者进行了分析。驾驶情况结果由于被试者自身的驾驶水平不同，被试者偏离赛道的次数相差很大。本文为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文了区分个体差异性，以被试者和环节偏离赛道的次数为基准进行比较。刺激任务阶段，各个环节偏离赛道的次数相比基准数据变化的情况如图所示。图各个环节偏离赛道相比基准数据的变化率在基础数据采集阶段，被试者任务较轻，因此驾驶情况都比较良好。进入刺激任务阶段时，被试者的心理和身体负荷增加，出错情况也普遍增加。尤其当任务环节进行到最后个环节时，被试者错误的比例明显上升。在疲劳诱发阶段，由于限制了被试者的行驶速度，被试者偏离赛道。
3、域上使用“微状态”对驾驶疲劳的脑电信号进行了分析。基于信号功率谱比值的特征功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。功率谱是传统分析脑电信号的方法。人脑在不同的活动状态下，这个节律都有明显不同。研究表明当波和波的功率谱占主导优势时，表明人的意识是清醒的而当波和波呈主导优势时，则表明人的困倦甚至轻微睡眠的出现。在脑电信号的分析中，先将信号进行离散傅里叶变换，然后将幅值的模作除以序列长度作为功率谱的估计。对于有限序列，其功率谱估计表示为ˆ其中为序列长度，是序列的傅里叶变换。本文采用周期图法进行功率谱估计，选取和等通道的脑电数据，以为基本单位进行处理，分别计算并得到它们各个频段的功率谱，和。选取功率谱比值作为脑电疲劳指标，脑电疲劳指标和公式为。
4、，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月万方数据杭州电子科技大学。
5、驶疲劳检测研究的实验范式模拟驾驶实验环境实验过程实验对象实验结果基于脑电的特征检测脑电信号概述基于信号功率谱比值的特征基于微状态的特征实验结果与分析基于心电的特征检测心电信号概述心率与驾驶疲劳实验结果与分析本章小结第三章基于眨眼检测的驾驶疲劳研究引言机器视觉的特征提取疲劳检测万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文算法人眼定位与人眼状态识别疲劳指标驾驶疲劳的分析本章小结第四章基于多源生理信号融合的驾驶疲劳研究引言多源信号融合的方法数据融合概论数据融合方法支持向量机支持向量机理论及模型融合结果神经网络神经网络理论及模型融合结果本章小结第五章多源信号融合的驾驶疲劳检测预警系统设计和实现引言多源信号融合的驾驶疲劳检测语句系统设计系统需求与难点总体框架模块划分多源信号融合的驾驶疲劳检测预警系统实现设备。
6、试者完成。被试者需要在安全驾驶的前提下，尽可能的完成对每个刺激的回应。在这个环节中，声音刺激和图像刺激的发生频率都各不相同不同。其刺激次数，如表所示。表各个环节的声音和图像刺激次数环节声音刺激次数图形刺激次数上述表格可以看出，虽然每个环节的声音刺激相同，但图像刺激的次数依次增多，任务总体难度从至依次递增。实验以的顺序进行，确保被试者无法预知每个环节的刺激频率。第阶段，是疲劳诱发阶段。在这个阶段，驾驶员仅需要完成个环节的任务。但在这个环节，被试者被要求驾驶的时，需要尽可能的慢最高时速不得超过，并且没有刺激任务。单调的驾驶过程，最终会让被试者产生困倦。在每个阶段的各个驾驶环节后，被试者被要求填写份困睡度量表用于主观万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文衡量驾驶员在该环节的疲劳状况。警觉任务的执行。
7、次数均为。声音图像刺激任务结果图和图为被试者在刺激任务各个环节的出错率和反应时间。随着任务的进行，被试者回应刺激的速度和准确率都逐渐下降。环节与环节相比，虽然任务稍重，但其反应时间却大幅增加。此外，相对于图像刺激，声音刺激更容易被被试者忽略。图任务的平均错误率万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图任务的平均反应时间主观评价困睡度量表将被试者的疲劳程度分成了个等级，用于更加细致的划分疲劳程度。在实验的每个环节，被试者都要完成份困睡度量表如表所示。表困睡度量表等级描述极度警醒非常警醒警醒比较警醒既不警醒也不困倦有点困倦困倦，但不需费力保持警醒困倦，需努力保持警醒非常困倦，需要努力挣扎保持警醒当等级为时，被试者处于极度清醒状态，思维敏捷反应迅速。当等级为时，被试者处于极度困倦状态，需要很努力才能。
8、兼容实时数据转发机制多线程处理数据系统运行效果本章小结第六章总结与展望全文总结展望致谢万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论引言近年来，随着经济的增长，国内机动车持续增多，但社会的交通安全观念明显滞后，道路交通安全面临许多挑战。二十世纪以来，我国每年都会有超过万起交通事故发生，其中因交通事故死亡人数均超过万人。世界卫生组织发布的世界预防道路交通伤害报告指出，影响道路交通事故束后，会对被试者进行考核。如果被试者能够在分钟内开完全赛道，并且车辆没有冲出跑道视为合格。合格的被试者可以进入实验部分，否则需要重新接受次训练直到合格为止。实验部分安排在北京时间，确保实验过程在昏暗的条件下进行。在实验过程中，被试者根据指定的赛道进行驾驶，并且以不偏离。
9、对脑电信号的研究，能够发掘出人的生理和心理状态与脑电活动的联系，在临床医学和认知科学领域具有重要的科学意义。个典型的脑电图如图所示。图典型的脑电图脑电信号可以划分为有多个种类，包括波波波和波等。不同的脑电波对应了不同的人脑活动状态。不同脑电信号对应的频率和活动状态如表所示。表脑电种类对应的频率和活动状态脑电种类频率活动状态，深度睡眠且没有做梦时，成人情绪受到压力时，尤其是失望或挫折，放松平静闭眼但清醒时，思考处理接收到外界讯息在脑电分析中，频域分析时域分析等是经典的脑电图分析方法。近年来，小波分析匹配跟踪方法神经网络分析等方法也在脑电图分析中得到了应用。各种分析方法的有机结合，也是脑电图分析方法的发展趋势。本文在频域上采用万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文功率谱估计，在时。
10、况被电脑自动记录下来用于之后的分析。在每个阶段中，冲出赛道的次数也被记录下来。实验对象有名在校学生参与实验，年龄在至岁之间，有驾驶证并且身体均健康。实验前要求被试者保证充足的睡眠，并在前天避免烟酒茶和咖啡等任何中枢兴奋或抑制性的食物和药物，避免剧烈运动。实验前被试者完全了解整个实验过程，但对实验目的并不清楚，均自愿参加。所有的被试者均使用手动档完成所有驾驶任务。位被试者中有名被试者的脑电信号和心电信号均被通道的放大器记录下来，有名被试者的脑电和心电信号被通道的记录下来。其中名被试者的面部表情被摄像头记录下来。记录的通道数据至少包含有和，其中为心电信号。参考电极置于左耳，使用的采样频率为，使用的采样率为，各导联阻抗均小于欧姆。个电极的位置如图所示。图个电极的位置实验结果整个实验过程，除了被试。
11、保证不会昏睡。这个等级都是非常极端的，通常情况下被试者在是实验室不应该处于这个等级。试者困睡度量表的统计情况如图所示。图被试者平均疲劳等级结果表明，被试者在实验前后主观上感觉疲劳程度变化明显。在刺激任务阶万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文段的环节，由于被试者除了要完成驾驶任务，还要完成刺激任务，此时被试者处于高度紧张状态。随后的几个刺激任务，被试者已经开始逐渐适应，对大脑的刺激也逐步降低。在环节，被试者没有警觉任务，同时被要求在非常缓慢的速度下行驶，单调的驾驶促使被试者感到困倦。基于脑电的特征检测脑电信号概述脑电信号是脑细胞群的电活动，从宏观上体现了脑功能状态。脑电信号的频率范围通常在。使用特定仪器可以将人体脑部自身产生的微弱生物电放大记录而得到的脑电图常用于临床分析癫痫脑血管等疾病。通。
12、式中，，为选取的个通道。根据主观分析的结果，选择模拟驾驶第个环节和第个环节的数据进行比较。疲劳指标和在第阶段和第阶段的均值标准差如图所示。图指标和在第阶段和第阶段的均值标准差从图中可以看出指标在疲劳驾驶前后有明显上升，指标则明显下降。这与已有的研究结论致。万方数据硕士学位论文题目多源生理信号融合的驾驶疲劳检测预警系统研究研究生周凌霄专业计算机应用技术指导教师孔万增副教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文多源生理信号融合的驾驶疲劳检测预警系统研究研究生周凌霄指导教师孔万增副教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下。
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《爱心树》绘本故事（优） 编号18060
