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摘要
眨眼动作变缓、闭眼持续时间增加作为人困倦时的显著特征，可以作为对疲劳驾驶状态判别的准确指标。已有的基于眼肌电的眨眼检测无法有效识别缓慢眨眼情况。为了解决缓慢眨眼识别的问题，提出一种基于前额单通道脑电数据分析的方法。采集睁闭眼状态下脑电信号；提取脑电信号特征，特别是α波段信号的时频变化特征；采用SVM分类算法，实现睁眼和闭眼状态的快速准确检测，准确率可达87.9%。该方法与已成熟的基于前额肌电的面部状态识别(眨眼频率、打哈欠等)相结合，可以显著提高疲劳状态检测的有效性和可靠性，具有重要的实用价值。
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