论文摘要
为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,选用最小二乘为基分类器,采用AdaBoost (adaptive boosting)方法通过迭代增加错分样本权重,投票形成基于最小二乘支持向量机3个不同核的弱分类器集成的强分类器,实现驾驶疲劳的识别,平均准确率达95%。通过实验验证了该方法的灵活性及鲁棒性,在一定程度上推动了驾驶疲劳的研究。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王海玉,王映龙,闵建亮,胡剑锋
关键词: 脑电信号,疲劳驾驶,经验模态分析,样本熵,模糊熵
来源: 计算机工程与设计 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术
单位: 江西农业大学计算机与信息工程学院,江西科技学院信息技术研究所
基金: 国家自然科学基金项目(61762045),江西省自然科学基金项目(20171BAB202031),江西省教育厅科技项目重点课题基金项目(GJJ151146)
分类号: R318;TN911.7
DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.06.045
页码: 1757-1762
总页数: 6
文件大小: 299K
下载量: 186
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