驾驶员疲劳状态生理信号的DFA

作者：曾超; 王文军; 陈朝阳; 张超飞; 成波; Cavanaugh John M

来源：传感器与微系统, 2016, 35(01): 7-10.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2016)01-0007-04

• 驾驶员疲劳
• 去趋势波动分析
• 心率变异性
• 脑电信号

通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标度指数的差异,受试者工作曲线(ROC)分析用于确定DFA区分疲劳驾驶和清醒驾驶的能力。结果表明:疲劳状态时,心率变异性和脑电信号的标度指数显著增加(Wilcoxon符号秩检验,p<0.01);心率变异性和脑电信号标度指数的ROC下面积最大分别为0.75和0.78。DFA的标度指数具有应用于驾驶疲劳监测系统的前景。

• 单位
  清华大学; 汽车安全与节能国家重点实验室; 石河子大学