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驾驶疲劳脑电信号的多尺度熵分析

         

摘要

Driving fatigue is one of the main factors that caused traffic accidents. In order to reduce the harm caused by driving fatigue an-dexplore a new method for detecting driving fatigue, use the multi-scale entropy method that is a kind of nonlinear dynamics method to analyze the EEG of drivers who drove in different states. The results show that there is significantly difference between fatigue state and non-fatigue state, that is, the value in the driving fatigue state is higher than in the driving non-fatigue state. Explained that multi-scale entropy can be used to detect driver fatigue. It is available to be an indication of detecting driving fatigue.%驾驶疲劳是引起交通事故的主要因素之一.为了降低因驾驶疲劳引起的危害,探索检测驾驶疲劳的新方法,根据脑电信号的非线性特征,使用非线性动力学的多尺度熵方法来分析12名受试者处于不同驾驶状态时各导联脑电信号的多尺度熵值.实验结果表明:尽管12名受试者在不同驾驶状态时的熵值不同,但其数值特征是一致的,即非疲劳驾驶状态时的熵值高于疲劳驾驶状态时的熵值.说明多尺度熵可以区分不同的驾驶状态,可以作为检测驾驶疲劳的一个指标.

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