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《改变生活的生物技术》课程教学资源(阅读材料)脑电波检测疲劳程度

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基于脑电信号的驾驶员疲劳程度检测 张爱玛18301050275 疲劳驾驶是酿成许多交通事故的罪魁祸首,因此如何检测驾驶员的疲劳程度 成为一个安全技术研究的重要领域。本项生物技术一—“基于脑电信号的驾驶员 疲劳程度检测”属于生物信息技术,对改善国家交通安全状况具有重要意义 利用脑电信号来判断驾驶员疲劳程度被认为是最准确、最客观的分析方法。 脑电是大脑皮层神经细胞集群因电活动而产生的电生理信号,一般在几微伏到几 百微伏之间。脑电波由各种节律性的波组成,依频率不同而分为δ,θ,α,β 波,其频率分别为0.5~4.0,4.0~8.0,8.0~14.0,14.0~30.0Hz。 1.25 12 清醒实验者的脑电变化曲线 疲劳实验者的脑电变化曲线 驾驶员处于疲劳状态时,大脑的思维活动会降低,从而β波及高频脑电波会 减少,而α波会增多;当从疲劳转为瞌睡或睡眠状态时,占主导的脑电频率会逐 步降低为慢波θ波。因此,可以采用脑电功率谱的比值R=(α+θ)/β来描述驾 驶疲劳的脑电特征,作为检测驾驶疲劳的指标。 模抵驾驶图像 视願采集装置疲劳驾驶实验平台 忽日电、心电等生理参数 生理测试仪 驾驶操纵行为 车辆动力 学模型 工作站 虚拟场景「视景显示 设备 仿真 疲劳驾驶实验平台原理图 采用单级导联法测量实验者的脑电信号,参考电极选用双耳垂接法,用短时 傅里叶变换对脑电信号进行处理,通过在时域加窗将非平稳的脑电信号转换为 系列短时平稳信号,再对脑电数据进行功率谱分析,从而求得脑电δ,θ,α

基于脑电信号的驾驶员疲劳程度检测 张爱玛 18301050275 疲劳驾驶是酿成许多交通事故的罪魁祸首,因此如何检测驾驶员的疲劳程度 成为一个安全技术研究的重要领域。本项生物技术——“基于脑电信号的驾驶员 疲劳程度检测”属于生物信息技术,对改善国家交通安全状况具有重要意义。 利用脑电信号来判断驾驶员疲劳程度被认为是最准确、最客观的分析方法。 脑电是大脑皮层神经细胞集群因电活动而产生的电生理信号,一般在几微伏到几 百微伏之间。脑电波由各种节律性的波组成,依频率不同而分为δ,θ,α,β 波,其频率分别为 0.5~4.0,4.0~8.0,8.0~14.0,14.0~30.0Hz[1]。 清醒实验者的脑电变化曲线 疲劳实验者的脑电变化曲线 驾驶员处于疲劳状态时,大脑的思维活动会降低,从而β波及高频脑电波会 减少,而α波会增多;当从疲劳转为瞌睡或睡眠状态时,占主导的脑电频率会逐 步降低为慢波θ波。因此,可以采用脑电功率谱的比值 R=(α+θ)/β来描述驾 驶疲劳的脑电特征,作为检测驾驶疲劳的指标。 疲劳驾驶实验平台原理图 采用单级导联法测量实验者的脑电信号,参考电极选用双耳垂接法,用短时 傅里叶变换对脑电信号进行处理,通过在时域加窗将非平稳的脑电信号转换为一 系列短时平稳信号,再对脑电数据进行功率谱分析,从而求得脑电δ,θ,α

β波的功率谱特征变化特性。 该技术不仅具有较大的实用价值,可以正式作为一种安全保障设备投入使用 还具有一定的研究价值,比如为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供了有 力的理论支撑。但同时它也存在许多问题。如装置较复杂,工艺精细,价格可能 不会太亲民;受年龄、性别等因素的影响,各种波在发生及振幅上存在着较大的 个体差异,有可能造成评判范围较大,不够精准;同时,由于显微镜头的低通滤 波作用以及微小型结构件边缘结构的影响,需要不断更新加工工艺 []:α,β波属于脑电波中的快波,α波是成年人觉醒并安静闭目时的正常波形,β波是人们处于在警觉 并注意外部刺激或施加特别心理压力时产生的波形:δ,θ波属于脑电波中的慢波,在正常成年人的睡眠 期它们的成分会提 参考文献: 吴绍斌,高利,王刘安.基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究[J].北京理工大学学报,2009,29(12) 殷艳红.基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究[D].同济大学,2008

β波的功率谱特征变化特性。 该技术不仅具有较大的实用价值,可以正式作为一种安全保障设备投入使用, 还具有一定的研究价值,比如为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供了有 力的理论支撑。但同时它也存在许多问题。如装置较复杂,工艺精细,价格可能 不会太亲民;受年龄、性别等因素的影响,各种波在发生及振幅上存在着较大的 个体差异,有可能造成评判范围较大,不够精准;同时,由于显微镜头的低通滤 波作用以及微小型结构件边缘结构的影响,需要不断更新加工工艺。 [1]:α,β波属于脑电波中的快波,α波是成年人觉醒并安静闭目时的正常波形,β波是人们处于在警觉 并注意外部刺激或施加特别心理压力时产生的波形;δ,θ波属于脑电波中的慢波,在正常成年人的睡眠 期它们的成分会提高。 参考文献: 吴绍斌, 高利, 王刘安. 基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究[J]. 北京理工大学学报, 2009, 29(12). 殷艳红. 基于脑电波与眨眼的驾驶员疲劳模拟实验研究[D]. 同济大学, 2008

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