一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法

摘要

本发明公开了一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，包括步骤：一、脑电波信号采集：采用脑电信号获取装置对驾驶员的脑电波信号进行采集及预处理，并将脑电波信号同步传送至脑电信号监测装置；步骤二、脑电波信号分析处理：按照采样时间先后顺序对脑电信号获取装置每秒内采集并预处理后的脑电波信号分别进行分析处理，并根据分析处理结果对此时驾驶员是否处于疲劳驾驶状态进行判断；对任一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行分析处理时，过程如下：脑电波信号同步存储、特征信号提取及特征量确定、多阈值比较和疲劳驾驶判断。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

说明书

技术领域

本发明属于脑电波监测技术领域，尤其是涉及一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法。

背景技术

近年来，随着汽车保有量的增加和公路建设规模的扩大，交通事故等问题日益突出。中国是世界上人口最多的国家，道路交通事故死亡人数也是全世界最高的国家，连续数年一直居世界第一位。司机冒险疲劳驾驶，无疑会对自己和乘客的安全带来隐患。驾驶疲劳的研究分为主观和客观两种方法，主观的研究方法有主观调查表、驾驶员自我记录、睡眠习惯调查表、斯坦福睡眠尺度表四种。客观的研究方法有脑电图、眼电图、肌电图、呼吸气流、呼吸效果、动脉血液氧饱和时的温度和心电图等测量方法。尽管上述方法的驾驶疲劳判定结果是比较准确的，但由于上述方法一般是在驾驶前或驾驶后进行测量的，因而是超前或滞后的，而非实时的，况且在驾驶室有限的空间内安置复杂的检测仪器也是十分困难的；而且，驾驶员脱离驾驶室或未进入驾驶室的精神状态是不同的，再精确的仪器的测量结果也会大受影响。

脑电波控制技术在生物医学，计算机等领域成为近年来的热点研究之一。传统的皮下脑波采集方法，既复杂，又不方便，因此很难推广到其它领域。目前，在国内脑机接口技术正处于发展起步阶段，相关的研究还比较少。TGAM(ThinkGearAM)模块是美国NeuroSky(神念科技)公司为大众市场应用所设计的脑波传感器ASIC模块，也称TGAM脑电模块(简称TGAM模块)。此TGAM(ThinkGearAM)模块可以处理并输出脑波频率谱、脑电信号质量、原始脑电波和三个Neurosky的eSense参数：专注度，冥想度(也称放松度)和眨眼侦测。实际使用时，通过串口可获取TGAM模块传输过来的数据，TGAM模块分别以512Hz的频率发送原始数据包(即原始脑电波)，且以1Hz的频率发送经eSense^TM算法处理后的数据包。

由于TGAM(ThinkGearAM)模块和人体的界面只需一个简单的干接触点，所以可以很容易的运用于玩具、视频游戏和健康设备中，又由于能耗小，适合用在以电池供电的便携式消费产品的应用上。因此，需开发一种方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好的基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、脑电波信号采集：采用脑电信号获取装置且按照预先设定的采样频率对驾驶员的脑电波信号进行采集及预处理，并将预处理后的脑电波信号同步传送至脑电信号监测装置；

所述脑电信号获取装置与脑电信号监测装置之间以无线通信方式进行通信；所述脑电信号获取装置为TGAM模块，所述TGAM模块包括对驾驶员的脑电波信号进行提取的脑电信号提取装置和对脑电信号提取装置所提取信号进行采样及预处理的脑电信号预处理装置，所述脑电信号预处理装置与脑电信号提取装置相接，所述脑电信号提取装置包括对驾驶员额叶区的电位进行实时采样的第一脑电电极以及对驾驶员的耳部电位进行实时采样的第二脑电电极和第三脑电电极，所述第一脑电电极、第二脑电电极和第三脑电电极均与脑电信号预处理装置相接；所述脑电信号监测装置包括主控芯片以及分别与主控芯片相接的第二无线通信模块和报警提示单元，所述报警提示单元由主控芯片进行控制且其与主控芯片相接；所述脑电信号预处理装置与第一无线通信模块相接，所述脑电信号预处理装置通过第一无线通信模块和第二无线通信模块与主控芯片进行通信；

步骤二、脑电波信号分析处理：所述主控芯片按照采样时间先后顺序，对脑电信号获取装置每秒内采集并预处理后的脑电波信号分别进行分析处理，并根据分析处理结果对此时驾驶员是否处于疲劳驾驶状态进行判断；并且，所述主控芯片对脑电信号获取装置每秒内采集并预处理后的脑电波信号的分析处理方法均相同；对脑电信号获取装置任一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行分析处理时，过程如下：

步骤201、脑电波信号同步存储：所述主控芯片对此时接收到的脑电信号获取装置一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行同步存储；

步骤202、特征信号提取及特征量确定：所述主控芯片调用特征提取模块，从此时所接收脑电波信号中提取出7个特征信号，并将7个所述特征信号的信号值作为所接收脑电波信号的7个特征量；7个所述特征信号分别为原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号，7个所述特征量分别为R、A_L、A_H、B_L、B_H、T和D；

步骤一中所述脑电信号获取装置对驾驶员的脑电波信号进行采集及预处理时，所述原始脑电波的采样频率为512Hz，lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波的采样频率均为1Hz；

其中，R为从此时所接收脑电波信号中提取出的512个所述原始脑电波信号的信号值的平均值，A_L为从此时所接收脑电波信号中提取出的lowα波信号的信号值，A_H为从此时所接收脑电波信号中提取出的highα波信号的信号值，B_L为从此时所接收脑电波信号中提取出的lowβ波信号的信号值，B_H为从此时所接收脑电波信号中提取出的highβ波信号的信号值，T为从此时所接收脑电波信号中提取出的θ波信号的信号值，D为从此时所接收脑电波信号中提取出的δ波信号的信号值；

步骤203、多阈值比较：所述主控芯片根据预先确定的7组疲劳驾驶判断阈值且调用阈值比较模块，对步骤202中确定的7个所述特征量分别进行阈值比较，并采用计数器对阈值比较进行记录；

步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，所述计数器的计数值为0；

7组所述疲劳驾驶判断阈值分别为一组原始脑电波判断阈值、一组lowα波判断阈值、一组highα波判断阈值、一组lowβ波判断阈值、一组highβ波判断阈值、一组θ波判断阈值和一组δ波判断阈值；其中，所述原始脑电波判断阈值包括原始脑电波疲劳阈值R_ST和原始脑电波清醒阈值R_WT，所述lowα波判断阈值包括lowα波疲劳阈值A_LST和lowα波清醒阈值A_LWT，所述highα波判断阈值包括highα波疲劳阈值A_HST和highα波清醒阈值A_HWT，所述lowβ波判断阈值包括lowβ波疲劳阈值B_LST和lowβ波清醒阈值B_LWT，所述highβ波判断阈值包括highβ波疲劳阈值B_HST和highβ波清醒阈值B_HWT，所述θ波判断阈值包括θ波疲劳阈值T_ST和θ波清醒阈值T_WT，所述δ波判断阈值包括δ波疲劳阈值D_ST和δ波清醒阈值D_WT；

对步骤202中确定的7个所述特征量分别进行阈值比较时，所述主控芯片调用阈值比较模块，对特征量R与一组原始脑电波判断阈值、特征量A_L与一组lowα波判断阈值、特征量A_H与一组highα波判断阈值、特征量B_L与一组lowβ波判断阈值、特征量B_H与一组highβ波判断阈值、特征量T与一组θ波判断阈值以及特征量D与一组δ波判断阈值分别进行阈值比较；

其中，对特征量R与一组原始脑电波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量R与R_ST进行差值比较：当R＜R_ST时，主控芯片将此时所述计时器的计数值加5；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量R与R_WT进行差值比较：当R＞R_WT时，主控芯片将此时所述计时器的计数值减5；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量A_L与一组lowα波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量A_L与A_LST进行差值比较：当A_L＜A_LST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量A_L与A_LWT进行差值比较：当A_L＞A_LWT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量A_H与一组highα波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量A_H与A_HST进行差值比较：当A_H＜A_HST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量A_H与A_HWT进行差值比较：当A_H＞A_HWT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量B_L与一组lowβ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量B_L与B_LST进行差值比较：当B_L＜B_LST时，将此时所述计时器的计数值加2；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量B_L与B_LWT进行差值比较：当B_L＞B_LWT时，将此时所述计时器的计数值减2；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量B_H与一组highβ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量B_H与B_HST进行差值比较：当B_H＜B_HST时，将此时所述计时器的计数值加2；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量B_H与B_HWT进行差值比较：当B_H＞B_HWT时，将此时所述计时器的计数值减2；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量T与一组θ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量T与T_ST进行差值比较：当T＜T_ST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量T与T_WT进行差值比较：当T＞T_WT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量D与一组δ波判断阈值分别进行阈值比较时，先将特征量D与D_ST进行差值比较：当D＜D_ST时，将此时所述计时器的计数值加6；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量D与D_WT进行差值比较：当D＞D_WT时，将此时所述计时器的计数值减6；否则，所述计时器的计数值不变；

步骤204、疲劳驾驶判断：所述主控芯片根据步骤203中多阈值比较完成后所述计数器的计数值，对此时驾驶员的疲劳驾驶状态进行判断：当此时所述计数器的计数值＞N时，说明此时驾驶员处于疲劳驾驶状态，所述主控芯片控制报警提示单元进行报警提示；否则，说明此时驾驶员处于正常驾驶状态；

其中，N为正整数且N＝52～58；

步骤205、返回步骤201，且按照步骤201至步骤204中所述的方法，对脑电信号获取装置下一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行分析处理。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤一中所述主控芯片为Arduino控制器。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，先采用主控芯片对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定；

对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，先采用脑电信号获取装置获取驾驶员P秒内的脑电波信号，再根据所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号对7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定；其中，P为正整数且P＝50～70；

根据所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号对7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，包括以下步骤：

步骤2031、特征信号提取：先从所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号中提取出512×P个原始脑电波信号、P个lowα波信号、P个highα波信号、P个lowβ波信号、P个highβ波信号、P个θ波信号和P个δ波信号，并对A_LM、A_LSD、A_HM、A_HSD、B_LM、B_LSD、B_HM、B_HSD、T_M、T_SD、D_M和D_SD分别进行计算；

其中R_M和R_SD分别为512×P个原始脑电波信号的信号值的平均值和标准差，A_LM和A_LSD分别为P个lowα波信号的信号值的平均值和标准差，A_HM和A_HSD分别为P个highα波信号的信号值的平均值和标准差，B_LM和B_LSD分别为P个lowβ波信号的信号值的平均值和标准差，B_HM和B_HSD分别为P个highβ波信号的信号值的平均值和标准差，T_M和T_SD分别为P个θ波信号的信号值的平均值和标准差，D_M和D_SD分别为P个δ波信号的信号值的平均值和标准差；

步骤2032、阈值计算：根据公式R_ST＝r_S1R_M+r_S2R_SD(1)、R_WT＝r_W1R_M+r_W2R_SD(2)、A_LST＝a_LS1A_LM+a_LS2A_LSD(3)、A_LWT＝a_LW1A_LM+a_LW2A_LSD(4)、A_HST＝a_HS1A_HM+a_HS2A_HSD(5)、A_HWT＝a_HW1A_HM+a_HW2A_HSD(6)、B_LST＝b_LS1B_LM+b_LS2B_LSD(7)、B_LWT＝b_LW1B_LM+b_LW2B_LSD(8)、B_HST＝b_HS1B_HM+b_HS2B_HSD(9)、B_HWT＝b_HW1B_HM+b_HW2B_HSD(10)、T_ST＝t_S1T_M+t_S2T_SD(11)、T_WT＝t_W1T_M+t_W2T_SD(12)、D_ST＝d_S1D_M+d_S2D_SD(13)和D_WT＝d_W1D_M+d_W2D_SD(14)，分别对R_ST、R_WT、A_LST、A_LWT、A_HST、A_HWT、B_LST、B_LWT、B_HST、B_HWT、T_ST、T_WT、D_ST和D_WT进行计算；

公式(1)中，r_S1和r_S2为R_ST的两个加权系数，0＜r_S1≤6，-3≤r_S2＜0；

公式(2)中，r_W1和r_W2为R_WT的两个加权系数，0＜r_W1≤6，-3≤r_W2＜0；

公式(3)中，a_LS1和a_LS2为A_LST的两个加权系数，0＜a_LS1≤1，-1≤a_LS2＜0；

公式(4)中，a_LW1和a_LW2为A_LWT的两个加权系数，0＜a_LW1≤1，-1≤a_LW2＜0；

公式(5)中，a_HS1和a_HS2为A_HST的两个加权系数，0＜a_HS1≤1，-1≤a_HS2＜0；

公式(6)中，a_HW1和a_HW2为A_HWT的两个加权系数，0＜a_HW1≤1，-1≤a_HW2＜0；

公式(7)中，b_LS1和b_LS2为B_LST的两个加权系数，0＜b_LS1≤1，-1≤b_LS2＜0；

公式(8)中，b_LW1和b_LW2为B_LWT的两个加权系数，0＜b_LW1≤1，-1≤b_LW2＜0；

公式(9)中，b_HS1和b_HS2为B_HST的两个加权系数，0＜b_HS1≤1，-1≤b_HS2＜0；

公式(10)中，b_HW1和b_HW2为B_HWT的两个加权系数，0＜b_HW1≤1，-1≤b_HW2＜0；

公式(11)中，t_S1和t_S2为T_ST的两个加权系数，0＜t_S1≤1，-1≤t_S2＜0；

公式(12)中，t_W1和t_W2为T_WT的两个加权系数，0＜t_W1≤1，-1≤t_W2＜0；

公式(13)中，d_S1和d_S2为D_ST的两个加权系数，0＜d_S1≤1，-1≤d_S2＜0；

公式(14)中，d_W1和d_W2为D_WT的两个加权系数，0＜d_W1≤1，-1≤d_W2＜0。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤2032中进行阈值计算之前，需先采用主控芯片对r_S1、r_S2、r_W1、r_W2、a_LS1、a_LS2、a_LW1、a_LW2、a_HS1、a_HS2、a_HW1、a_HW2、b_LS1、b_LS2、b_LW1、b_LW2、b_HS1、b_HS2、b_HW1、b_HW2、t_S1、t_S2、t_W1、t_W2、d_S1、d_S2、d_W1和d_W2进行确定，过程如下：

步骤20321、睡眠状态下与清醒状态下驾驶员脑电波信号获取及特征信号提取：采用脑电信号获取装置获取睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号和清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号，并从睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号中提取出512×m1个原始脑电波信号、m1个lowα波信号、m1个highα波信号、m1个lowβ波信号、m1个highβ波信号、m1个θ波信号和m1个δ波信号，同时从清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号中提取出512×m2个原始脑电波信号、m2个lowα波信号、m2个highα波信号、m2个lowβ波信号、m2个highβ波信号、m2个θ波信号和m2个δ波信号；

其中，m1和m2均为正整数，且m1≥5，m2≥5；

步骤20322、加权系数初始值确定：

从(0，6]中随机抽取一个数作为r_S1的初始值，从[-3，0)中随机抽取一个数作为r_S2的初始值；

从(0，6]中随机抽取一个数作为r_W1的初始值，从[-3，0)中随机抽取一个数作为r_W2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_LS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_LS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_LW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_LW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_HS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_HS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_HW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_HW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_LS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_LS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_LW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_LW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_HS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_HS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_HW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_HW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为t_S1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为t_S2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为t_W1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为t_W2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为d_S1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为d_S2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为d_W1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为d_W2的初始值；

步骤20323、加权系数增减调整：根据步骤20321中获取的睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号，对步骤20322中确定的r_S1、r_S2、a_LS1、a_LS2、a_HS1、a_HS2、b_LS1、b_LS2、b_HS1、b_HS2、t_S1、t_S2、d_S1和d_S2分别进行增减调整；同时，根据步骤20321中获取的清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号对步骤20322中确定的r_W1、r_W2、a_LW1、a_LW2、a_HW1、a_HW2、b_LW1、b_LW2、b_HW1、b_HW2、t_W1、t_W2、d_W1和d_W2分别进行增减调整；

其中，对r_S1和r_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的512×m1个原始脑电波信号，由先至后对r_S1和r_S2进行512×m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用512×m1个原始脑电波信号中任一个原始脑电波信号对r_S1和r_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤1-1、将此时r_S1和r_S2的数值代入公式(1)，计算得出增减调整之前的原始脑电波疲劳阈值，记作R_ST'；

步骤1-2、将此时所利用原始脑电波信号的信号值与步骤1-1中所述的R_ST'进行差值比较：当该原始脑电波信号的信号值＜R_ST'时，r_S1和r_S2的数值不变；否则，对r_S1和r_S2均进行减小调整，使该原始脑电波信号的信号值≥R_ST”；

其中，R_ST”为将减小调整后r_S1和r_S2的数值代入公式(1)后计算得出的减小调整后的原始脑电波疲劳阈值；

步骤1-3、按照步骤1-1至步骤1-2中所述的方法，利用512×m1个原始脑电波信号中的下一个原始脑电波信号对r_S1和r_S2进行增减调整；

步骤1-4、多次重复步骤1-3，直至完成512×m1个原始脑电波信号对r_S1和r_S2的增减调整过程；

对a_LS1和a_LS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个lowα波信号，由先至后对a_LS1和a_LS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个lowα波信号中任一个lowα波信号对a_LS1和a_LS2进行增减调整时，过程如下：

步骤3-1、将此时a_LS1和a_LS2的数值代入公式(3)，计算得出增减调整之前的lowα波疲劳阈值，记作A_LST'；

步骤3-2、将此时所利用lowα波信号的信号值与步骤3-1中所述的A_LST'进行差值比较：当该lowα波信号的信号值＜A_LST'时，a_LS1和a_LS2的数值不变；否则，对a_LS1和a_LS2均进行减小调整，使该lowα波信号的信号值≥A_LST”；

其中，A_LST”为将减小调整后a_LS1和a_LS2的数值代入公式(3)后计算得出的减小调整后的lowα波疲劳阈值；

步骤3-3、按照步骤3-1至步骤3-2中所述的方法，利用m1个lowα波信号中的下一个lowα波信号对a_LS1和a_LS2进行增减调整；

步骤3-4、多次重复步骤3-3，直至完成m1个lowα波信号对a_LS1和a_LS2的增减调整过程；

对a_HS1和a_HS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个highα波信号，由先至后对a_HS1和a_HS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个highα波信号中任一个highα波信号对a_HS1和a_HS2进行增减调整时，过程如下：

步骤5-1、将此时a_HS1和a_HS2的数值代入公式(5)，计算得出增减调整之前的highα波疲劳阈值，记作A_HST'；

步骤5-2、将此时所利用highα波信号的信号值与步骤5-1中所述的A_HST'进行差值比较：当该highα波信号的信号值＜A_HST'时，a_HS1和a_HS2的数值不变；否则，对a_HS1和a_HS2均进行减小调整，使该highα波信号的信号值≥A_HST”；

其中，A_HST”为将减小调整后a_HS1和a_HS2的数值代入公式(5)后计算得出的减小调整后的highα波疲劳阈值；

步骤5-3、按照步骤5-1至步骤5-2中所述的方法，利用m1个highα波信号中的下一个highα波信号对a_HS1和a_HS2进行增减调整；

步骤5-4、多次重复步骤5-3，直至完成m1个highα波信号对a_HS1和a_HS2的增减调整过程；

对b_LS1和b_LS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个lowβ波信号，由先至后对b_LS1和b_LS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个lowβ波信号中任一个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2进行增减调整时，过程如下：

步骤7-1、将此时b_LS1和b_LS2的数值代入公式(7)，计算得出增减调整之前的lowβ波疲劳阈值，记作B_LST'；

步骤7-2、将此时所利用lowβ波信号的信号值与步骤7-1中所述的B_LST'进行差值比较：当该lowβ波信号的信号值＜B_LST'时，b_LS1和b_LS2的数值不变；否则，对b_LS1和b_LS2均进行减小调整，使该lowβ波信号的信号值≥B_LST”；

其中，B_LST”为将减小调整后b_LS1和b_LS2的数值代入公式(7)后计算得出的减小调整后的lowβ波疲劳阈值；

步骤7-3、按照步骤7-1至步骤7-2中所述的方法，利用m1个lowβ波信号中的下一个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2进行增减调整；

步骤7-4、多次重复步骤7-3，直至完成m1个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2的增减调整过程；

对b_HS1和b_HS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个highβ波信号，由先至后对b_HS1和b_HS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个highβ波信号中任一个highβ波信号对b_HS1和b_HS2进行增减调整时，过程如下：

步骤9-1、将此时b_HS1和b_HS2的数值代入公式(9)，计算得出增减调整之前的highβ波疲劳阈值，记作B_HST'；

步骤9-2、将此时所利用highβ波信号的信号值与步骤9-1中所述的B_HST'进行差值比较：当该highβ波信号的信号值＜B_HST'时，b_HS1和b_HS2的数值不变；否则，对b_HS1和b_HS2均进行减小调整，使该highβ波信号的信号值≥B_HST”；

其中，B_HST”为将减小调整后b_HS1和b_HS2的数值代入公式(9)后计算得出的减小调整后的highβ波疲劳阈值；

步骤9-3、按照步骤9-1至步骤9-2中所述的方法，利用m1个highβ波信号中的下一个highβ波信号对b_HS1和b_HS2进行增减调整；

步骤9-4、多次重复步骤9-3，直至完成m1个highβ波信号对b_HS1和b_HS2的增减调整过程；

对t_S1和t_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个θ波信号，由先至后对t_S1和t_S2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个θ波信号中任一个θ波信号对t_S1和t_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤11-1、将此时t_S1和t_S2的数值代入公式(11)，计算得出增减调整之前的θ波疲劳阈值，记作T_ST'；

步骤11-2、将此时所利用θ波信号的信号值与步骤11-1中所述的T_ST'进行差值比较：当该θ波信号的信号值＜T_ST'时，t_S1和t_S2的数值不变；否则，对t_S1和t_S2均进行减小调整，使该θ波信号的信号值≥T_ST”；

其中，T_ST”为将减小调整后t_S1和t_S2的数值代入公式(11)后计算得出的减小调整后的θ波疲劳阈值；

步骤11-3、按照步骤11-1至步骤11-2中所述的方法，利用m1个θ波信号中的下一个θ波信号对t_S1和t_S2进行增减调整；

步骤11-4、多次重复步骤11-3，直至完成m1个θ波信号对t_S1和t_S2的增减调整过程；

对d_S1和d_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个δ波信号，由先至后对d_S1和d_S2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个δ波信号中任一个δ波信号对d_S1和d_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤13-1、将此时d_S1和d_S2的数值代入公式(13)，计算得出增减调整之前的δ波疲劳阈值，记作D_ST'；

步骤13-2、将此时所利用δ波信号的信号值与步骤13-1中所述的D_ST'进行差值比较：当该δ波信号的信号值＜D_ST'时，d_S1和d_S2的数值不变；否则，对d_S1和d_S2均进行减小调整，使该δ波信号的信号值≥D_ST”；

其中，D_ST”为将减小调整后d_S1和d_S2的数值代入公式(13)后计算得出的减小调整后的δ波疲劳阈值；

步骤13-3、按照步骤13-1至步骤13-2中所述的方法，利用m1个θ波信号中的下一个δ波信号对d_S1和d_S2进行增减调整；

步骤13-4、多次重复步骤13-3，直至完成m1个δ波信号对d_S1和d_S2的增减调整过程；

对r_W1和r_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的512×m2个原始脑电波信号，由先至后对r_W1和r_W2进行512×m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用512×m2个原始脑电波信号中任一个原始脑电波信号对r_W1和r_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤2-1、将此时r_W1和r_W2的数值代入公式(2)，计算得出增减调整之前的原始脑电波清醒阈值，记作R_WT'；

步骤2-2、将此时所利用原始脑电波信号的信号值与步骤2-1中所述的R_WT'进行差值比较：当该原始脑电波信号的信号值＞R_WT'时，r_W1和r_W2的数值不变；否则，对r_W1和r_W2均进行增大调整，使该原始脑电波信号的信号值≤R_WT”；

其中，R_WT”为将增大调整后r_W1和r_W2的数值代入公式(2)后计算得出的增大调整后的原始脑电波清醒阈值；

步骤2-3、按照步骤2-1至步骤2-2中所述的方法，利用512×m2个原始脑电波信号中的下一个原始脑电波信号对r_W1和r_W2进行增减调整；

步骤2-4、多次重复步骤2-3，直至完成512×m2个原始脑电波信号对r_W1和r_W2的增减调整过程；

对a_LW1和a_LW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个lowα波信号，由先至后对a_LW1和a_LW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个lowα波信号中任一个lowα波信号对a_LW1和a_LW2进行增减调整时，过程如下：

步骤4-1、将此时a_LW1和a_LW2的数值代入公式(4)，计算得出增减调整之前的lowα波清醒阈值，记作A_LWT'；

步骤4-2、将此时所利用lowα波信号的信号值与步骤4-1中所述的A_LWT'进行差值比较：当该lowα波信号的信号值＞A_LWT'时，a_LW1和a_LW2的数值不变；否则，对a_LW1和a_LW2均进行增大调整，使该lowα波信号的信号值≤A_LWT”；

其中，A_LWT”为将增大调整后a_LW1和a_LW2的数值代入公式(4)后计算得出的增大调整后的lowα波清醒阈值；

步骤4-3、按照步骤4-1至步骤4-2中所述的方法，利用m2个lowα波信号中的下一个lowα波信号对a_LW1和a_LW2进行增减调整；

步骤4-4、多次重复步骤4-3，直至完成m2个lowα波信号对a_LW1和a_LW2的增减调整过程；

对a_HW1和a_HW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个highα波信号，由先至后对a_HW1和a_HW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个highα波信号中任一个highα波信号对a_HW1和a_HW2进行增减调整时，过程如下：

步骤6-1、将此时a_HW1和a_HW2的数值代入公式(6)，计算得出增减调整之前的highα波清醒阈值，记作A_HWT'；

步骤6-2、将此时所利用highα波信号的信号值与步骤6-1中所述的A_HWT'进行差值比较：当该highα波信号的信号值＞A_HWT'时，a_HW1和a_HW2的数值不变；否则，对a_HW1和a_HW2均进行增大调整，使该highα波信号的信号值≤A_HWT”；

其中，A_HWT”为将增大调整后a_HW1和a_HW2的数值代入公式(6)后计算得出的增大调整后的highα波清醒阈值；

步骤6-3、按照步骤6-1至步骤6-2中所述的方法，利用m2个highα波信号中的下一个highα波信号对a_HW1和a_HW2进行增减调整；

步骤6-4、多次重复步骤6-3，直至完成m2个highα波信号对a_HW1和a_HW2的增减调整过程；

对b_LW1和b_LW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个lowβ波信号，由先至后对b_LW1和b_LW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个lowβ波信号中任一个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2进行增减调整时，过程如下：

步骤8-1、将此时b_LW1和b_LW2的数值代入公式(8)，计算得出增减调整之前的lowβ波清醒阈值，记作B_LWT'；

步骤8-2、将此时所利用lowβ波信号的信号值与步骤8-1中所述的B_LWT'进行差值比较：当该lowβ波信号的信号值＞B_LWT'时，b_LW1和b_LW2的数值不变；否则，对b_LW1和b_LW2均进行增大调整，使该lowβ波信号的信号值≤B_LWT”；

其中，B_LWT”为将增大调整后b_LW1和b_LW2的数值代入公式(8)后计算得出的增大调整后的lowβ波清醒阈值；

步骤8-3、按照步骤8-1至步骤8-2中所述的方法，利用m2个lowβ波信号中的下一个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2进行增减调整；

步骤8-4、多次重复步骤8-3，直至完成m2个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2的增减调整过程；

对b_HW1和b_HW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个highβ波信号，由先至后对b_HW1和b_HW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个highβ波信号中任一个highβ波信号对b_HW1和b_HW2进行增减调整时，过程如下：

步骤10-1、将此时b_HW1和b_HW2的数值代入公式(10)，计算得出增减调整之前的highβ波清醒阈值，记作B_HWT'；

步骤10-2、将此时所利用highβ波信号的信号值与步骤10-1中所述的B_HST'进行差值比较：当该highβ波信号的信号值＞B_HWT'时，b_HW1和b_HW2的数值不变；否则，对b_HW1和b_HW2均进行增大调整，使该highβ波信号的信号值≤B_HWT”；

其中，B_HWT”为将增大调整后b_HW1和b_HW2的数值代入公式(9)后计算得出的增大调整后的highβ波清醒阈值；

步骤10-3、按照步骤10-1至步骤10-2中所述的方法，利用m2个highβ波信号中的下一个highβ波信号对b_HW1和b_HW2进行增减调整；

步骤10-4、多次重复步骤10-3，直至完成m2个highβ波信号对b_HW1和b_HW2的增减调整过程；

对t_W1和t_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个θ波信号，由先至后对t_W1和t_W2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个θ波信号中任一个θ波信号对t_W1和t_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤12-1、将此时t_W1和t_W2的数值代入公式(12)，计算得出增减调整之前的θ波清醒阈值，记作T_WT'；

步骤12-2、将此时所利用θ波信号的信号值与步骤12-1中所述的T_ST'进行差值比较：当该θ波信号的信号值＞T_WT'时，t_W1和t_W2的数值不变；否则，对t_W1和t_W2均进行增大调整，使该θ波信号的信号值≤T_WT”；

其中，T_WT”为将增大调整后t_W1和t_W2的数值代入公式(12)后计算得出的增大调整后的θ波清醒阈值；

步骤12-3、按照步骤12-1至步骤12-2中所述的方法，利用m2个θ波信号中的下一个θ波信号对t_W1和t_W2进行增减调整；

步骤12-4、多次重复步骤12-3，直至完成m2个θ波信号对t_W1和t_W2的增减调整过程；

对d_W1和d_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个δ波信号，由先至后对d_W1和d_W2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个δ波信号中任一个δ波信号对d_W1和d_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤14-1、将此时d_W1和d_W2的数值代入公式(14)，计算得出增减调整之前的δ波清醒阈值，记作D_WT'；

步骤14-2、将此时所利用δ波信号的信号值与步骤14-1中所述的D_ST'进行差值比较：当该δ波信号的信号值＞D_WT'时，d_W1和d_W2的数值不变；否则，对d_W1和d_W2均进行增大调整，使该δ波信号的信号值≤D_WT”；

其中，D_WT”为将增大调整后d_W1和d_W2的数值代入公式(14)后计算得出的增大调整后的δ波清醒阈值；

步骤14-3、按照步骤14-1至步骤14-2中所述的方法，利用m2个θ波信号中的下一个δ波信号对d_W1和d_W2进行增减调整；

步骤14-4、多次重复步骤14-3，直至完成m2个δ波信号对d_W1和d_W2的增减调整过程。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤20323中对r_S1、r_S2、a_LS1、a_LS2、a_HS1、a_HS2、b_LS1、b_LS2、b_HS1、b_HS2、t_S1、t_S2、d_S1和d_S2进行增减调整时，每一次减小调整量均为0.01～0.1；对r_W1、r_W2、a_LW1、a_LW2、a_HW1、a_HW2、b_LW1、b_LW2、b_HW1、b_HW2、t_W1、t_W2、d_W1和d_W2分别进行增减调整时，每一次增大调整量均为0.01～0.1。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，先对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定；

对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，先采用脑电信号获取装置对驾驶员从非睡眠状态进入睡眠状态时和从非清醒状态进入清醒状态时的脑电波信号分别进行采集及预处理；其中，R_ST、A_LST、A_HST、B_LST、B_HST、T_ST和D_ST分别为驾驶员从非睡眠状态进入睡眠状态时脑电信号获取装置所输出脑电波信号中原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值，R_WT、A_LWT、A_HWT、B_LWT、B_HWT、T_WT和D_WT分别为驾驶员从非清醒状态进入清醒状态时脑电信号获取装置所输出脑电波信号中原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤一中所述脑电信号监测装置还包括与主控芯片相接的第三无线通信模块；所述主控芯片通过第三无线通信模块与上位机进行通信；

步骤204中当此时所述计数器的计数值＞N时，所述主控芯片通过第三无线通信模块将驾驶员的疲劳驾驶状态同步传送至上位机。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：所述脑电信号预处理装置为美国NeuroSky公司研发的TGAM芯片；所述第一脑电电极的输出端接TGAM芯片的EEG引脚，第二脑电电极的输出端接TGAM芯片的REF引脚，第三脑电电极的输出端接TGAM芯片的EEG_GND引脚。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：所述第一无线通信模块和第二无线通信模块均为蓝牙无线通信模块；所述第三无线通信模块为GPRS无线通信模块。

上述一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征是：步骤一中所述第一脑电电极放置在按照10─20系统电极放置法确定的驾驶员的左额极上，所述第二脑电电极和第三脑电电极均放置在按照10─20系统电极放置法确定的驾驶员的左颞中上。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、方法步骤简单、设计合理且实现方便，投入成本较低。

2、疲劳驾驶脑电监测速度快，能同步分析处理得出驾驶员的脑电状态。

3、采用多阈值比较的方式，对驾驶员的疲劳程度进行实时判断。并且，各阈值均采用多个信号值的均值和标准差的加权进行确定，并且不同驾驶员的采用不同的阈值；由于每个人的脑电波信号都有一定的差异，通过采集使用者(即驾驶员)的脑电波信号并确定对应的阈值，能够减小脑电波信号的差异性，使得阈值具有自适应的特点。因而，本发明的驾驶疲劳状态监测结果非常准确。

4、通过一个计数器来表征疲劳程度，直观、方便且准确；实际使用时，计数器的计数值越大，说明驾驶员的疲劳程度越大；反之，计数器的计数值越小，说明驾驶员的疲劳程度越小。

5、所采用的脑电信号获取装置与脑电信号监测装置的电路简单、设计合理、接线方便且使用操作简便，投入成本较低，并且实际安装布设方便。

6、使用效果好且实用价值高，经济效益及社会效益显著，能简便对驾驶员的疲劳驾驶状态进行实时监测，并能根据监测结果控制报警提示单元进行报警提示，让驾驶员实时处于清晰状态，减少车祸的发生，因而具有实时性，监测效果好。并且，本发明采用能准确表征疲劳驾驶的脑电波信号分析处理方法，并且建立了能准确描述疲劳驾驶的判断模型，为驾驶员确定了客观的疲劳驾驶检测依据，为进一步研究开发车载、实时的疲劳驾驶报警系统奠定了基础，也为交通管理部门科学、合理地干预疲劳驾驶，最大限度降低人为交通事故提供了可靠依据。

综上所述，本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的方法流程框图。

图2为本发明脑电信号获取装置与脑电信号监测装置的电路原理框图。

图3为本发明脑电信号获取装置与第一无线通信模块的电路原理图。

图4为本发明脑电信号监测装置的电路原理图。

附图标记说明:

1—脑电信号获取装置；1-1—脑电信号提取装置；

1-11—第一脑电电极；1-12—第二脑电电极；1-13—第三脑电电极；

1-2—脑电信号预处理装置；2—脑电信号监测装置；

2-1—主控芯片；2-2—第二无线通信模块；

2-3—第三无线通信模块；2-4—供电单元；

2-5—报警提示单元；2-6—参数输入单元；2-7—显示器；

3—第一无线通信模块；4—上位机。

具体实施方式

如图1所示的一种基于多阈值比较的疲劳驾驶脑电监测方法，包括以下步骤：

步骤一、脑电波信号采集：采用脑电信号获取装置1且按照预先设定的采样频率对驾驶员的脑电波信号进行采集及预处理，并将预处理后的脑电波信号同步传送至脑电信号监测装置2，详见图2；

所述脑电信号获取装置1与脑电信号监测装置2之间以无线通信方式进行通信；所述脑电信号获取装置1为TGAM模块，所述TGAM模块包括对驾驶员的脑电波信号进行提取的脑电信号提取装置1-1和对脑电信号提取装置1-1所提取信号进行采样及预处理的脑电信号预处理装置1-2，所述脑电信号预处理装置1-2与脑电信号提取装置1-1相接，所述脑电信号提取装置1-1包括对驾驶员额叶区的电位进行实时采样的第一脑电电极1-11以及对驾驶员的耳部电位进行实时采样的第二脑电电极1-12和第三脑电电极1-13，所述第一脑电电极1-11、第二脑电电极1-12和第三脑电电极1-13均与脑电信号预处理装置1-2相接；所述脑电信号监测装置2包括主控芯片2-1以及分别与主控芯片2-1相接的第二无线通信模块2-2和报警提示单元2-5，所述报警提示单元2-5由主控芯片2-1进行控制且其与主控芯片2-1相接；所述脑电信号预处理装置1-2与第一无线通信模块3相接，所述脑电信号预处理装置1-2通过第一无线通信模块3和第二无线通信模块2-2与主控芯片2-1进行通信；

步骤二、脑电波信号分析处理：所述主控芯片2-1按照采样时间先后顺序，对脑电信号获取装置1每秒内采集并预处理后的脑电波信号分别进行分析处理，并根据分析处理结果对此时驾驶员是否处于疲劳驾驶状态进行判断；并且，所述主控芯片2-1对脑电信号获取装置1每秒内采集并预处理后的脑电波信号的分析处理方法均相同；对脑电信号获取装置1任一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行分析处理时，过程如下：

步骤201、脑电波信号同步存储：所述主控芯片2-1对此时接收到的脑电信号获取装置1一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行同步存储；

步骤202、特征信号提取及特征量确定：所述主控芯片2-1调用特征提取模块，从此时所接收脑电波信号中提取出7个特征信号，并将7个所述特征信号的信号值作为所接收脑电波信号的7个特征量；7个所述特征信号分别为原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号，7个所述特征量分别为R、A_L、A_H、B_L、B_H、T和D；

步骤一中所述脑电信号获取装置1对驾驶员的脑电波信号进行采集及预处理时，所述原始脑电波的采样频率为512Hz，lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波的采样频率均为1Hz；

其中，R为从此时所接收脑电波信号中提取出的512个所述原始脑电波信号的信号值的平均值，A_L为从此时所接收脑电波信号中提取出的lowα波信号的信号值，A_H为从此时所接收脑电波信号中提取出的highα波信号的信号值，B_L为从此时所接收脑电波信号中提取出的lowβ波信号的信号值，B_H为从此时所接收脑电波信号中提取出的highβ波信号的信号值，T为从此时所接收脑电波信号中提取出的θ波信号的信号值，D为从此时所接收脑电波信号中提取出的δ波信号的信号值；

步骤203、多阈值比较：所述主控芯片2-1根据预先确定的7组疲劳驾驶判断阈值且调用阈值比较模块，对步骤202中确定的7个所述特征量分别进行阈值比较，并采用计数器对阈值比较进行记录；

步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，所述计数器的计数值为0；

7组所述疲劳驾驶判断阈值分别为一组原始脑电波判断阈值、一组lowα波判断阈值、一组highα波判断阈值、一组lowβ波判断阈值、一组highβ波判断阈值、一组θ波判断阈值和一组δ波判断阈值；其中，所述原始脑电波判断阈值包括原始脑电波疲劳阈值R_ST和原始脑电波清醒阈值R_WT，所述lowα波判断阈值包括lowα波疲劳阈值A_LST和lowα波清醒阈值A_LWT，所述highα波判断阈值包括highα波疲劳阈值A_HST和highα波清醒阈值A_HWT，所述lowβ波判断阈值包括lowβ波疲劳阈值B_LST和lowβ波清醒阈值B_LWT，所述highβ波判断阈值包括highβ波疲劳阈值B_HST和highβ波清醒阈值B_HWT，所述θ波判断阈值包括θ波疲劳阈值T_ST和θ波清醒阈值T_WT，所述δ波判断阈值包括δ波疲劳阈值D_ST和δ波清醒阈值D_WT；

对步骤202中确定的7个所述特征量分别进行阈值比较时，所述主控芯片2-1调用阈值比较模块，对特征量R与一组原始脑电波判断阈值、特征量A_L与一组lowα波判断阈值、特征量A_H与一组highα波判断阈值、特征量B_L与一组lowβ波判断阈值、特征量B_H与一组highβ波判断阈值、特征量T与一组θ波判断阈值以及特征量D与一组δ波判断阈值分别进行阈值比较；

其中，对特征量R与一组原始脑电波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量R与R_ST进行差值比较：当R＜R_ST时，主控芯片2-1将此时所述计时器的计数值加5；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量R与R_WT进行差值比较：当R＞R_WT时，主控芯片2-1将此时所述计时器的计数值减5；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量A_L与一组lowα波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量A_L与A_LST进行差值比较：当A_L＜A_LST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量A_L与A_LWT进行差值比较：当A_L＞A_LWT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量A_H与一组highα波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量A_H与A_HST进行差值比较：当A_H＜A_HST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量A_H与A_HWT进行差值比较：当A_H＞A_HWT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量B_L与一组lowβ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量B_L与B_LST进行差值比较：当B_L＜B_LST时，将此时所述计时器的计数值加2；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量B_L与B_LWT进行差值比较：当B_L＞B_LWT时，将此时所述计时器的计数值减2；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量B_H与一组highβ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量B_H与B_HST进行差值比较：当B_H＜B_HST时，将此时所述计时器的计数值加2；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量B_H与B_HWT进行差值比较：当B_H＞B_HWT时，将此时所述计时器的计数值减2；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量T与一组θ波判断阈值进行阈值比较时，先将特征量T与T_ST进行差值比较：当T＜T_ST时，将此时所述计时器的计数值加1；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量T与T_WT进行差值比较：当T＞T_WT时，将此时所述计时器的计数值减1；否则，所述计时器的计数值不变；

对特征量D与一组δ波判断阈值分别进行阈值比较时，先将特征量D与D_ST进行差值比较：当D＜D_ST时，将此时所述计时器的计数值加6；否则，所述计时器的计数值不变；之后，将特征量D与D_WT进行差值比较：当D＞D_WT时，将此时所述计时器的计数值减6；否则，所述计时器的计数值不变；

步骤204、疲劳驾驶判断：所述主控芯片2-1根据步骤203中多阈值比较完成后所述计数器的计数值，对此时驾驶员的疲劳驾驶状态进行判断：当此时所述计数器的计数值＞N时，说明此时驾驶员处于疲劳驾驶状态，所述主控芯片2-1控制报警提示单元2-5进行报警提示；否则，说明此时驾驶员处于正常驾驶状态；

其中，N为正整数且N＝52～58；

步骤205、返回步骤201，且按照步骤201至步骤204中所述的方法，对脑电信号获取装置1下一秒内采集并预处理后的脑电波信号进行分析处理。

实际使用时，所述TGAM模块采集并预处理后的脑电波信号中包含原始脑电波、α波、β波、θ波和δ波信号，其中α波分为三个波段，即lowα波、middleα波和highα波；β波分为三个波段，即lowβ波、middleβ波和highβ波。

并且，所述脑电信号获取装置1输出的脑电波信号均为经快速傅里叶变换(即FFT变换)后的频域信号。

在时域中，所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号均为电位随时间变化的信号，其中电位的单位为μV(即微伏)，时间的单位为s。实际使用时，也可以用脑电信号获取装置1输出原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的时域信号，再采用外设的控制芯片进行快速傅里叶变换。

经快速傅里叶变换后，将时域信号变换为频域信号。对于频域信号而言，自变量是频率，其横轴是频率，纵轴是该频率信号的幅度，表达信号的频率成分。

经快速傅里叶变换后，获得通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。

本实施例中，步骤202中所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号均为频域信号，所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值均为信号的幅度，即经快速傅里叶变换计算得出的纵坐标值。实际使用时，步骤202中所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号也可以均为时域信号，此时步骤B2中所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值均为电位值，即电压值。

本实施例中，所述原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号均为TGAM模块直接输出的信号，因而原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值均为TGAM模块输出的该信号的信号值(具体是即经快速傅里叶变换计算得出的纵坐标值)，只需直接使用即可，因而实现非常简便。

由于TGAT模块内部分析出α、β、δ、γ、θ等8组独立脑波数据(其中包括lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号等信号的数据)，并处理输出Neurosky获得专利的eSense专注度和放松度指数数据，最后由UART接口输出。此模块采样率为512Hz，频率范围3Hz-100Hz，输出512Hz的脑波原始波形数据(即原始脑电波数据)、8组1Hz的独立的脑波数据和eSense指数数据。

本实施例中，步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，先采用主控芯片2-1对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定；

对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，先采用脑电信号获取装置1获取驾驶员P秒内的脑电波信号，再根据所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号对7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定；其中，P为正整数且P＝50～70；

根据所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号对7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，包括以下步骤：

步骤2031、特征信号提取：先从所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号中提取出512×P个原始脑电波信号、P个lowα波信号、P个highα波信号、P个lowβ波信号、P个highβ波信号、P个θ波信号和P个δ波信号，并对A_LM、A_LSD、A_HM、A_HSD、B_LM、B_LSD、B_HM、B_HSD、T_M、T_SD、D_M和D_SD分别进行计算；

其中R_M和R_SD分别为512×P个原始脑电波信号的信号值的平均值和标准差，A_LM和A_LSD分别为P个lowα波信号的信号值的平均值和标准差，A_HM和A_HSD分别为P个highα波信号的信号值的平均值和标准差，B_LM和B_LSD分别为P个lowβ波信号的信号值的平均值和标准差，B_HM和B_HSD分别为P个highβ波信号的信号值的平均值和标准差，T_M和T_SD分别为P个θ波信号的信号值的平均值和标准差，D_M和D_SD分别为P个δ波信号的信号值的平均值和标准差；

步骤2032、阈值计算：根据公式R_ST＝r_S1R_M+r_S2R_SD(1)、R_WT＝r_W1R_M+r_W2R_SD(2)、A_LST＝a_LS1A_LM+a_LS2A_LSD(3)、A_LWT＝a_LW1A_LM+a_LW2A_LSD(4)、A_HST＝a_HS1A_HM+a_HS2A_HSD(5)、A_HWT＝a_HW1A_HM+a_HW2A_HSD(6)、B_LST＝b_LS1B_LM+b_LS2B_LSD(7)、B_LWT＝b_LW1B_LM+b_LW2B_LSD(8)、B_HST＝b_HS1B_HM+b_HS2B_HSD(9)、B_HWT＝b_HW1B_HM+b_HW2B_HSD(10)、T_ST＝t_S1T_M+t_S2T_SD(11)、T_WT＝t_W1T_M+t_W2T_SD(12)、D_ST＝d_S1D_M+d_S2D_SD(13)和D_WT＝d_W1D_M+d_W2D_SD(14)，分别对R_ST、R_WT、A_LST、A_LWT、A_HST、A_HWT、B_LST、B_LWT、B_HST、B_HWT、T_ST、T_WT、D_ST和D_WT进行计算；

公式(1)中，r_S1和r_S2为R_ST的两个加权系数，0＜r_S1≤6，-3≤r_S2＜0；

公式(2)中，r_W1和r_W2为R_WT的两个加权系数，0＜r_W1≤6，-3≤r_W2＜0；

公式(3)中，a_LS1和a_LS2为A_LST的两个加权系数，0＜a_LS1≤1，-1≤a_LS2＜0；

公式(4)中，a_LW1和a_LW2为A_LWT的两个加权系数，0＜a_LW1≤1，-1≤a_LW2＜0；

公式(5)中，a_HS1和a_HS2为A_HST的两个加权系数，0＜a_HS1≤1，-1≤a_HS2＜0；

公式(6)中，a_HW1和a_HW2为A_HWT的两个加权系数，0＜a_HW1≤1，-1≤a_HW2＜0；

公式(7)中，b_LS1和b_LS2为B_LST的两个加权系数，0＜b_LS1≤1，-1≤b_LS2＜0；

公式(8)中，b_LW1和b_LW2为B_LWT的两个加权系数，0＜b_LW1≤1，-1≤b_LW2＜0；

公式(9)中，b_HS1和b_HS2为B_HST的两个加权系数，0＜b_HS1≤1，-1≤b_HS2＜0；

公式(10)中，b_HW1和b_HW2为B_HWT的两个加权系数，0＜b_HW1≤1，-1≤b_HW2＜0；

公式(11)中，t_S1和t_S2为T_ST的两个加权系数，0＜t_S1≤1，-1≤t_S2＜0；

公式(12)中，t_W1和t_W2为T_WT的两个加权系数，0＜t_W1≤1，-1≤t_W2＜0；

公式(13)中，d_S1和d_S2为D_ST的两个加权系数，0＜d_S1≤1，-1≤d_S2＜0；

公式(14)中，d_W1和d_W2为D_WT的两个加权系数，0＜d_W1≤1，-1≤d_W2＜0。

本实施例中，0.5＜a_LS1≤1，0.5＜a_LW1≤1，0.5＜a_HS1≤1，0.5＜a_HW1≤1，0.5＜b_LS1≤1，0.5＜b_LW1≤1，0.5＜b_HS1≤1，0.5＜b_HW1≤1，0.5＜t_S1≤1，0.5＜t_W1≤1，0.5＜d_S1≤1，0.5＜d_W1≤1。

实际使用时，可根据具体需要，对r_S1、r_S2、r_W1、r_W2、a_LS1、a_LS2、a_LW1、a_LW2、a_HS1、a_HS2、a_HW1、a_HW2、b_LS1、b_LS2、b_LW1、b_LW2、b_HS1、b_HS2、b_HW1、b_HW2、t_S1、t_S2、t_W1、t_W2、d_S1、d_S2、d_W1和d_W2的取值大小进行相应确定。

为实现简便，r_S1、r_S2、r_W1、r_W2、a_LS1、a_LS2、a_LW1、a_LW2、a_HS1、a_HS2、a_HW1、a_HW2、b_LS1、b_LS2、b_LW1、b_LW2、b_HS1、b_HS2、b_HW1、b_HW2、t_S1、t_S2、t_W1、t_W2、d_S1、d_S2、d_W1和d_W2均可以从上述取值范围中随机选取一个数值。

本实施例中，步骤2032中进行阈值计算之前，需先采用主控芯片2-1对r_S1、r_S2、r_W1、r_W2、a_LS1、a_LS2、a_LW1、a_LW2、a_HS1、a_HS2、a_HW1、a_HW2、b_LS1、b_LS2、b_LW1、b_LW2、b_HS1、b_HS2、b_HW1、b_HW2、t_S1、t_S2、t_W1、t_W2、d_S1、d_S2、d_W1和d_W2进行确定，过程如下：

步骤20321、睡眠状态下与清醒状态下驾驶员脑电波信号获取及特征信号提取：采用脑电信号获取装置1获取睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号和清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号，并从睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号中提取出512×m1个原始脑电波信号、m1个lowα波信号、m1个highα波信号、m1个lowβ波信号、m1个highβ波信号、m1个θ波信号和m1个δ波信号，同时从清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号中提取出512×m2个原始脑电波信号、m2个lowα波信号、m2个highα波信号、m2个lowβ波信号、m2个highβ波信号、m2个θ波信号和m2个δ波信号；其中，m1和m2均为正整数，且m1≥5，m2≥5；

步骤20322、加权系数初始值确定：

从(0，6]中随机抽取一个数作为r_S1的初始值，从[-3，0)中随机抽取一个数作为r_S2的初始值；

从(0，6]中随机抽取一个数作为r_W1的初始值，从[-3，0)中随机抽取一个数作为r_W2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_LS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_LS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_LW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_LW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_HS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_HS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为a_HW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为a_HW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_LS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_LS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_LW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_LW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_HS1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_HS2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为b_HW1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为b_HW2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为t_S1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为t_S2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为t_W1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为t_W2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为d_S1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为d_S2的初始值；

从(0，1]中随机抽取一个数作为d_W1的初始值，从[-1，0)中随机抽取一个数作为d_W2的初始值；

步骤20323、加权系数增减调整：根据步骤20321中获取的睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号，对步骤20322中确定的r_S1、r_S2、a_LS1、a_LS2、a_HS1、a_HS2、b_LS1、b_LS2、b_HS1、b_HS2、t_S1、t_S2、d_S1和d_S2分别进行增减调整；同时，根据步骤20321中获取的清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号对步骤20322中确定的r_W1、r_W2、a_LW1、a_LW2、a_HW1、a_HW2、b_LW1、b_LW2、b_HW1、b_HW2、t_W1、t_W2、d_W1和d_W2分别进行增减调整；

其中，对r_S1和r_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的512×m1个原始脑电波信号，由先至后对r_S1和r_S2进行512×m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用512×m1个原始脑电波信号中任一个原始脑电波信号对r_S1和r_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤1-1、将此时r_S1和r_S2的数值代入公式(1)，计算得出增减调整之前的原始脑电波疲劳阈值，记作R_ST'；

步骤1-2、将此时所利用原始脑电波信号的信号值与步骤1-1中所述的R_ST'进行差值比较：当该原始脑电波信号的信号值＜R_ST'时，r_S1和r_S2的数值不变；否则，对r_S1和r_S2均进行减小调整，使该原始脑电波信号的信号值≥R_ST”；

其中，R_ST”为将减小调整后r_S1和r_S2的数值代入公式(1)后计算得出的减小调整后的原始脑电波疲劳阈值；

步骤1-3、按照步骤1-1至步骤1-2中所述的方法，利用512×m1个原始脑电波信号中的下一个原始脑电波信号对r_S1和r_S2进行增减调整；

步骤1-4、多次重复步骤1-3，直至完成512×m1个原始脑电波信号对r_S1和r_S2的增减调整过程；

对a_LS1和a_LS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个lowα波信号，由先至后对a_LS1和a_LS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个lowα波信号中任一个lowα波信号对a_LS1和a_LS2进行增减调整时，过程如下：

步骤3-1、将此时a_LS1和a_LS2的数值代入公式(3)，计算得出增减调整之前的lowα波疲劳阈值，记作A_LST'；

步骤3-2、将此时所利用lowα波信号的信号值与步骤3-1中所述的A_LST'进行差值比较：当该lowα波信号的信号值＜A_LST'时，a_LS1和a_LS2的数值不变；否则，对a_LS1和a_LS2均进行减小调整，使该lowα波信号的信号值≥A_LST”；

其中，A_LST”为将减小调整后a_LS1和a_LS2的数值代入公式(3)后计算得出的减小调整后的lowα波疲劳阈值；

步骤3-3、按照步骤3-1至步骤3-2中所述的方法，利用m1个lowα波信号中的下一个lowα波信号对a_LS1和a_LS2进行增减调整；

步骤3-4、多次重复步骤3-3，直至完成m1个lowα波信号对a_LS1和a_LS2的增减调整过程；

对a_HS1和a_HS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个highα波信号，由先至后对a_HS1和a_HS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个highα波信号中任一个highα波信号对a_HS1和a_HS2进行增减调整时，过程如下：

步骤5-1、将此时a_HS1和a_HS2的数值代入公式(5)，计算得出增减调整之前的highα波疲劳阈值，记作A_HST'；

步骤5-2、将此时所利用highα波信号的信号值与步骤5-1中所述的A_HST'进行差值比较：当该highα波信号的信号值＜A_HST'时，a_HS1和a_HS2的数值不变；否则，对a_HS1和a_HS2均进行减小调整，使该highα波信号的信号值≥A_HST”；

其中，A_HST”为将减小调整后a_HS1和a_HS2的数值代入公式(5)后计算得出的减小调整后的highα波疲劳阈值；

步骤5-3、按照步骤5-1至步骤5-2中所述的方法，利用m1个highα波信号中的下一个highα波信号对a_HS1和a_HS2进行增减调整；

步骤5-4、多次重复步骤5-3，直至完成m1个highα波信号对a_HS1和a_HS2的增减调整过程；

对b_LS1和b_LS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个lowβ波信号，由先至后对b_LS1和b_LS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个lowβ波信号中任一个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2进行增减调整时，过程如下：

步骤7-1、将此时b_LS1和b_LS2的数值代入公式(7)，计算得出增减调整之前的lowβ波疲劳阈值，记作B_LST'；

步骤7-2、将此时所利用lowβ波信号的信号值与步骤7-1中所述的B_LST'进行差值比较：当该lowβ波信号的信号值＜B_LST'时，b_LS1和b_LS2的数值不变；否则，对b_LS1和b_LS2均进行减小调整，使该lowβ波信号的信号值≥B_LST”；

其中，B_LST”为将减小调整后b_LS1和b_LS2的数值代入公式(7)后计算得出的减小调整后的lowβ波疲劳阈值；

步骤7-3、按照步骤7-1至步骤7-2中所述的方法，利用m1个lowβ波信号中的下一个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2进行增减调整；

步骤7-4、多次重复步骤7-3，直至完成m1个lowβ波信号对b_LS1和b_LS2的增减调整过程；

对b_HS1和b_HS2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个highβ波信号，由先至后对b_HS1和b_HS2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个highβ波信号中任一个highβ波信号对b_HS1和b_HS2进行增减调整时，过程如下：

步骤9-1、将此时b_HS1和b_HS2的数值代入公式(9)，计算得出增减调整之前的highβ波疲劳阈值，记作B_HST'；

步骤9-2、将此时所利用highβ波信号的信号值与步骤9-1中所述的B_HST'进行差值比较：当该highβ波信号的信号值＜B_HST'时，b_HS1和b_HS2的数值不变；否则，对b_HS1和b_HS2均进行减小调整，使该highβ波信号的信号值≥B_HST”；

其中，B_HST”为将减小调整后b_HS1和b_HS2的数值代入公式(9)后计算得出的减小调整后的highβ波疲劳阈值；

步骤9-3、按照步骤9-1至步骤9-2中所述的方法，利用m1个highβ波信号中的下一个highβ波信号对b_HS1和b_HS2进行增减调整；

步骤9-4、多次重复步骤9-3，直至完成m1个highβ波信号对b_HS1和b_HS2的增减调整过程；

对t_S1和t_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个θ波信号，由先至后对t_S1和t_S2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个θ波信号中任一个θ波信号对t_S1和t_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤11-1、将此时t_S1和t_S2的数值代入公式(11)，计算得出增减调整之前的θ波疲劳阈值，记作T_ST'；

步骤11-2、将此时所利用θ波信号的信号值与步骤11-1中所述的T_ST'进行差值比较：当该θ波信号的信号值＜T_ST'时，t_S1和t_S2的数值不变；否则，对t_S1和t_S2均进行减小调整，使该θ波信号的信号值≥T_ST”；

其中，T_ST”为将减小调整后t_S1和t_S2的数值代入公式(11)后计算得出的减小调整后的θ波疲劳阈值；

步骤11-3、按照步骤11-1至步骤11-2中所述的方法，利用m1个θ波信号中的下一个θ波信号对t_S1和t_S2进行增减调整；

步骤11-4、多次重复步骤11-3，直至完成m1个θ波信号对t_S1和t_S2的增减调整过程；

对d_S1和d_S2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m1个δ波信号，由先至后对d_S1和d_S2进行m1次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m1个δ波信号中任一个δ波信号对d_S1和d_S2进行增减调整时，过程如下：

步骤13-1、将此时d_S1和d_S2的数值代入公式(13)，计算得出增减调整之前的δ波疲劳阈值，记作D_ST'；

步骤13-2、将此时所利用δ波信号的信号值与步骤13-1中所述的D_ST'进行差值比较：当该δ波信号的信号值＜D_ST'时，d_S1和d_S2的数值不变；否则，对d_S1和d_S2均进行减小调整，使该δ波信号的信号值≥D_ST”；

其中，D_ST”为将减小调整后d_S1和d_S2的数值代入公式(13)后计算得出的减小调整后的δ波疲劳阈值；

步骤13-3、按照步骤13-1至步骤13-2中所述的方法，利用m1个θ波信号中的下一个δ波信号对d_S1和d_S2进行增减调整；

步骤13-4、多次重复步骤13-3，直至完成m1个δ波信号对d_S1和d_S2的增减调整过程；

对r_W1和r_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的512×m2个原始脑电波信号，由先至后对r_W1和r_W2进行512×m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用512×m2个原始脑电波信号中任一个原始脑电波信号对r_W1和r_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤2-1、将此时r_W1和r_W2的数值代入公式(2)，计算得出增减调整之前的原始脑电波清醒阈值，记作R_WT'；

步骤2-2、将此时所利用原始脑电波信号的信号值与步骤2-1中所述的R_WT'进行差值比较：当该原始脑电波信号的信号值＞R_WT'时，r_W1和r_W2的数值不变；否则，对r_W1和r_W2均进行增大调整，使该原始脑电波信号的信号值≤R_WT”；

其中，R_WT”为将增大调整后r_W1和r_W2的数值代入公式(2)后计算得出的增大调整后的原始脑电波清醒阈值；

步骤2-3、按照步骤2-1至步骤2-2中所述的方法，利用512×m2个原始脑电波信号中的下一个原始脑电波信号对r_W1和r_W2进行增减调整；

步骤2-4、多次重复步骤2-3，直至完成512×m2个原始脑电波信号对r_W1和r_W2的增减调整过程；

对a_LW1和a_LW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个lowα波信号，由先至后对a_LW1和a_LW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个lowα波信号中任一个lowα波信号对a_LW1和a_LW2进行增减调整时，过程如下：

步骤4-1、将此时a_LW1和a_LW2的数值代入公式(4)，计算得出增减调整之前的lowα波清醒阈值，记作A_LWT'；

步骤4-2、将此时所利用lowα波信号的信号值与步骤4-1中所述的A_LWT'进行差值比较：当该lowα波信号的信号值＞A_LWT'时，a_LW1和a_LW2的数值不变；否则，对a_LW1和a_LW2均进行增大调整，使该lowα波信号的信号值≤A_LWT”；

其中，A_LWT”为将增大调整后a_LW1和a_LW2的数值代入公式(4)后计算得出的增大调整后的lowα波清醒阈值；

步骤4-3、按照步骤4-1至步骤4-2中所述的方法，利用m2个lowα波信号中的下一个lowα波信号对a_LW1和a_LW2进行增减调整；

步骤4-4、多次重复步骤4-3，直至完成m2个lowα波信号对a_LW1和a_LW2的增减调整过程；

对a_HW1和a_HW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个highα波信号，由先至后对a_HW1和a_HW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个highα波信号中任一个highα波信号对a_HW1和a_HW2进行增减调整时，过程如下：

步骤6-1、将此时a_HW1和a_HW2的数值代入公式(6)，计算得出增减调整之前的highα波清醒阈值，记作A_HWT'；

步骤6-2、将此时所利用highα波信号的信号值与步骤6-1中所述的A_HWT'进行差值比较：当该highα波信号的信号值＞A_HWT'时，a_HW1和a_HW2的数值不变；否则，对a_HW1和a_HW2均进行增大调整，使该highα波信号的信号值≤A_HWT”；

其中，A_HWT”为将增大调整后a_HW1和a_HW2的数值代入公式(6)后计算得出的增大调整后的highα波清醒阈值；

步骤6-3、按照步骤6-1至步骤6-2中所述的方法，利用m2个highα波信号中的下一个highα波信号对a_HW1和a_HW2进行增减调整；

步骤6-4、多次重复步骤6-3，直至完成m2个highα波信号对a_HW1和a_HW2的增减调整过程；

对b_LW1和b_LW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个lowβ波信号，由先至后对b_LW1和b_LW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个lowβ波信号中任一个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2进行增减调整时，过程如下：

步骤8-1、将此时b_LW1和b_LW2的数值代入公式(8)，计算得出增减调整之前的lowβ波清醒阈值，记作B_LWT'；

步骤8-2、将此时所利用lowβ波信号的信号值与步骤8-1中所述的B_LWT'进行差值比较：当该lowβ波信号的信号值＞B_LWT'时，b_LW1和b_LW2的数值不变；否则，对b_LW1和b_LW2均进行增大调整，使该lowβ波信号的信号值≤B_LWT”；

其中，B_LWT”为将增大调整后b_LW1和b_LW2的数值代入公式(8)后计算得出的增大调整后的lowβ波清醒阈值；

步骤8-3、按照步骤8-1至步骤8-2中所述的方法，利用m2个lowβ波信号中的下一个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2进行增减调整；

步骤8-4、多次重复步骤8-3，直至完成m2个lowβ波信号对b_LW1和b_LW2的增减调整过程；

对b_HW1和b_HW2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个highβ波信号，由先至后对b_HW1和b_HW2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个highβ波信号中任一个highβ波信号对b_HW1和b_HW2进行增减调整时，过程如下：

步骤10-1、将此时b_HW1和b_HW2的数值代入公式(10)，计算得出增减调整之前的highβ波清醒阈值，记作B_HWT'；

步骤10-2、将此时所利用highβ波信号的信号值与步骤10-1中所述的B_HST'进行差值比较：当该highβ波信号的信号值＞B_HWT'时，b_HW1和b_HW2的数值不变；否则，对b_HW1和b_HW2均进行增大调整，使该highβ波信号的信号值≤B_HWT”；

其中，B_HWT”为将增大调整后b_HW1和b_HW2的数值代入公式(9)后计算得出的增大调整后的highβ波清醒阈值；

步骤10-3、按照步骤10-1至步骤10-2中所述的方法，利用m2个highβ波信号中的下一个highβ波信号对b_HW1和b_HW2进行增减调整；

步骤10-4、多次重复步骤10-3，直至完成m2个highβ波信号对b_HW1和b_HW2的增减调整过程；

对t_W1和t_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个θ波信号，由先至后对t_W1和t_W2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个θ波信号中任一个θ波信号对t_W1和t_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤12-1、将此时t_W1和t_W2的数值代入公式(12)，计算得出增减调整之前的θ波清醒阈值，记作T_WT'；

步骤12-2、将此时所利用θ波信号的信号值与步骤12-1中所述的T_ST'进行差值比较：当该θ波信号的信号值＞T_WT'时，t_W1和t_W2的数值不变；否则，对t_W1和t_W2均进行增大调整，使该θ波信号的信号值≤T_WT”；

其中，T_WT”为将增大调整后t_W1和t_W2的数值代入公式(12)后计算得出的增大调整后的θ波清醒阈值；

步骤12-3、按照步骤12-1至步骤12-2中所述的方法，利用m2个θ波信号中的下一个θ波信号对t_W1和t_W2进行增减调整；

步骤12-4、多次重复步骤12-3，直至完成m2个θ波信号对t_W1和t_W2的增减调整过程；

对d_W1和d_W2进行增减调整时，利用步骤20321中提取出的m2个δ波信号，由先至后对d_W1和d_W2进行m2次增减调整且各次增减调整方法均相同；其中，利用m2个δ波信号中任一个δ波信号对d_W1和d_W2进行增减调整时，过程如下：

步骤14-1、将此时d_W1和d_W2的数值代入公式(14)，计算得出增减调整之前的δ波清醒阈值，记作D_WT'；

步骤14-2、将此时所利用δ波信号的信号值与步骤14-1中所述的D_ST'进行差值比较：当该δ波信号的信号值＞D_WT'时，d_W1和d_W2的数值不变；否则，对d_W1和d_W2均进行增大调整，使该δ波信号的信号值≤D_WT”；

其中，D_WT”为将增大调整后d_W1和d_W2的数值代入公式(14)后计算得出的增大调整后的δ波清醒阈值；

步骤14-3、按照步骤14-1至步骤14-2中所述的方法，利用m2个θ波信号中的下一个δ波信号对d_W1和d_W2进行增减调整；

步骤14-4、多次重复步骤14-3，直至完成m2个δ波信号对d_W1和d_W2的增减调整过程。

因而，本发明中采用上述方法，对r_S1、r_S2、r_W1、r_W2、a_LS1、a_LS2、a_LW1、a_LW2、a_HS1、a_HS2、a_HW1、a_HW2、b_LS1、b_LS2、b_LW1、b_LW2、b_HS1、b_HS2、b_HW1、b_HW2、t_S1、t_S2、t_W1、t_W2、d_S1、d_S2、d_W1和d_W2进行确定。

本实施例中，步骤20323中对r_S1、r_S2、a_LS1、a_LS2、a_HS1、a_HS2、b_LS1、b_LS2、b_HS1、b_HS2、t_S1、t_S2、d_S1和d_S2进行增减调整时，每一次减小调整量均为0.01～0.1；对r_W1、r_W2、a_LW1、a_LW2、a_HW1、a_HW2、b_LW1、b_LW2、b_HW1、b_HW2、t_W1、t_W2、d_W1和d_W2分别进行增减调整时，每一次增大调整量均为0.01～0.1。实际使用时，可根据具体需要，对每一次减小调整量和每一次增大调整量的大小进行相应调整。

实际使用过程中，步骤二中进行脑电波信号分析处理之前，对步骤203中7组所述疲劳驾驶判断阈值进行确定时，也可以采用以下方法进行确定：先采用脑电信号获取装置1对驾驶员从非睡眠状态进入睡眠状态时和从非清醒状态进入清醒状态时的脑电波信号分别进行采集及预处理；其中，R_ST、A_LST、A_HST、B_LST、B_HST、T_ST和D_ST分别为驾驶员从非睡眠状态进入睡眠状态时脑电信号获取装置1所输出脑电波信号中原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值，R_WT、A_LWT、A_HWT、B_LWT、B_HWT、T_WT和D_WT分别为驾驶员从非清醒状态进入清醒状态时脑电信号获取装置1所输出脑电波信号中原始脑电波、lowα波、highα波、lowβ波、highβ波、θ波和δ波信号的信号值。

本实施例中，步骤204中所述的N＝55。实际使用时，可根据具体需要，对N的取值大小进行相应调整。

本实施例中，所获得的驾驶员P秒内的脑电波信号为脑电信号获取装置1在P秒内采集并预处理后的脑电波信号；

步骤20321中睡眠状态下驾驶员m1秒内的脑电波信号为脑电信号获取装置1在m1秒内采集并预处理后的脑电波信号，清醒状态下驾驶员m2秒内的脑电波信号为脑电信号获取装置1在m2秒内采集并预处理后的脑电波信号。

本实施例中，步骤一中所述主控芯片2-1为Arduino控制器。

实际使用时，所述主控芯片2-1也可以采用其它类型的控制器，如ARM控制器等。

本实施例中，步骤一中所述脑电信号监测装置2还包括与主控芯片2-1相接的第三无线通信模块2-3；所述主控芯片2-1通过第三无线通信模块2-3与上位机4进行通信；

步骤204中当此时所述计数器的计数值＞N时，所述主控芯片2-1通过第三无线通信模块2-3将驾驶员的疲劳驾驶状态同步传送至上位机4。

实际使用时，所述脑电信号监测装置2布设在驾驶员所驾驶的车辆内，所述主控芯片2-1和第二无线通信模块2-2均布设在电子线路板上，所述电子线路板布设在外壳内；所述报警提示单元2-5布设在所述外壳上。

同时，所述脑电信号监测装置2还包括与主控芯片2-1相接的供电单元2-4。

本实施例中，所述报警提示单元2-5为语音提示单元且其布设在所述外壳上。

如图3所示，本实施例中，所述脑电信号预处理装置1-2为美国NeuroSky公司研发的TGAM芯片。所述第一脑电电极1-11的输出端接TGAM芯片的EEG引脚，第二脑电电极1-12的输出端接TGAM芯片的REF引脚，第三脑电电极1-13的输出端接TGAM芯片的EEG_GND引脚。实际使用时，所述第二脑电电极1-12为参考电极。

实际使用过程中，所述TGAM芯片的EEG端输入第一脑电电极1-11所采样的脑电信号，EEG_shiled端的作用是屏蔽在第一脑电电极1-11所采样脑电信号输入TGAM芯片之前这段时间的干扰；REF端输入第二脑电电极1-2所采样的脑电信号，将第二脑电电极1-12所采样的耳部脑电信号作为参考电位，能有效滤除自发式脑电波；REF_shiled端主要是屏蔽第二脑电电极1-12所采样脑电信号输入TGAM芯片之前这段时间的干扰；脑波地线也连接在人体的耳部，即第三脑电电极1-13所采样的脑电信号，主要的作用是为了屏蔽人体头部以下电波的影响，譬如心电波就是一种比较强的干扰波，脑波地线的连接能有效滤除心电波。也就是说，第三脑电电极1-13为采集脑电波接地信号的电极。

本实施例中，所述第一无线通信模块3和第二无线通信模块2-2均为蓝牙无线通信模块。并且，所述蓝牙无线通信模块为HL-MD08R-C2A模块。实际使用时，所述第一无线通信模块3和第二无线通信模块2-2也可以采用其它类型的无线通信模块。

本实施例中，所述第一脑电电极1-11放置在按照10─20系统电极放置法确定的驾驶员的左额极上，所述第二脑电电极1-12和第三脑电电极1-13均放置在按照10─20系统电极放置法确定的驾驶员的左颞中上。其中，10─20系统电极放置法，即国际脑电图学会规定的标准电极放置法。因而，脑电信号提取装置1-1主要采集的是前额区，具体是左额极(F_P1)这一电极位点上的电位。所述第二脑电电极1-12和第三脑电电极1-13均放置在左颞中(T3)这一电极位点上。

本实施例中，所述TGAM芯片的型号为TGAM1，所述第一无线通信模块3和第二无线通信模块2-2均为BlueTooth芯片。实际接线时，所述TGAM芯片的TXD引脚与第一无线通信模块3的RX引脚相接。所述TGAM芯片的电源端和TGAM芯片的VCC管脚均接+3.3V电源端。

如图4所示，本实施例中，所述报警提示单元2-5为扬声器LS，所述扬声器LS的一端与所述Arduino控制器的第8引脚相接且其另一端接地。

本实施例中，所述GPRS无线通信模块为GTM-900C无线通信模块。

实际接线时，所述Arduino控制器的RX引脚与第二无线通信模块2-2的RX引脚相接且其TX引脚与GTM-900C无线通信模块的RX引脚相接。

同时，所述脑电信号监测装置2还包括参数输入单元2-6和显示器2-7，所述参数输入单元2-6和显示器2-7均布设在所述外壳上。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。