| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-44页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.2 神经人因学介绍 | 第17-23页 |
| 1.2.1 神经人因学的理论基础 | 第17-19页 |
| 1.2.2 人-车交互系统中的神经人因学因素 | 第19-21页 |
| 1.2.3 神经人因学的应用概况 | 第21-23页 |
| 1.3 脑电信号及其研究方法 | 第23-38页 |
| 1.3.1 脑电信号概述 | 第23-32页 |
| 1.3.2 事件相关电位概述 | 第32-36页 |
| 1.3.3 本文采用的脑电信号研究方法 | 第36-38页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第38-39页 |
| 1.4.1 研究工作 | 第38-39页 |
| 1.4.2 研究路线 | 第39页 |
| 1.5 本文的结构纲要 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 第2章 基于视觉诱发ERP的轿车外观色彩认知分析 | 第44-73页 |
| 2.1 汽车的交通事故率和汽车的色彩 | 第44-47页 |
| 2.2 色彩及其心理效应 | 第47-51页 |
| 2.2.1 色彩基础概述 | 第47-49页 |
| 2.2.2 色彩的心理效应 | 第49-51页 |
| 2.3 实验方案 | 第51-54页 |
| 2.3.1 被试者 | 第51页 |
| 2.3.2 刺激信号 | 第51-52页 |
| 2.3.3 刺激的呈现 | 第52-53页 |
| 2.3.4 任务和步骤 | 第53页 |
| 2.3.5 脑电信号的采集 | 第53页 |
| 2.3.6 脑电信号的分析 | 第53-54页 |
| 2.4 EEG的处理和ERP的提取 | 第54-61页 |
| 2.4.1 独立分量分析方法 | 第54-56页 |
| 2.4.2 FastICA算法 | 第56-58页 |
| 2.4.3 基线校正 | 第58-59页 |
| 2.4.4 相干均值叠加 | 第59-61页 |
| 2.5 研究结果 | 第61-69页 |
| 2.5.1 行为结果 | 第61-62页 |
| 2.5.2 ERP结果 | 第62-63页 |
| 2.5.3 脑电地形图 | 第63-69页 |
| 2.6 结果分析 | 第69-70页 |
| 2.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 第3章 轿车内室仪表盘提示符号设计与驾驶员脑认知机制的研究 | 第73-91页 |
| 3.1 汽车内室仪表显示 | 第73-77页 |
| 3.1.1 仪表的显示方式及分类 | 第73-74页 |
| 3.1.2 汽车仪表盘 | 第74-75页 |
| 3.1.3 仪表提示符号 | 第75-77页 |
| 3.2 注意线索与视觉工作记忆 | 第77-81页 |
| 3.2.1 注意线索提示效应 | 第77-78页 |
| 3.2.2 视觉工作记忆 | 第78-81页 |
| 3.3 实验方案 | 第81-83页 |
| 3.3.1 被试者 | 第81页 |
| 3.3.2 刺激信号 | 第81页 |
| 3.3.3 刺激的呈现 | 第81-82页 |
| 3.3.4 任务和步骤 | 第82-83页 |
| 3.3.5 实验设备 | 第83页 |
| 3.3.6 脑电信号的采集 | 第83页 |
| 3.4 EEG的处理和ERP的提取 | 第83-84页 |
| 3.5 研究结果及分析 | 第84-88页 |
| 3.5.1 行为结果 | 第84-85页 |
| 3.5.2 ERP结果 | 第85-87页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第87-88页 |
| 3.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 第4章 酒精对驾驶员大脑认知活动的影响 | 第91-109页 |
| 4.1 引言 | 第91-92页 |
| 4.2 酒精对人体的影响 | 第92-96页 |
| 4.2.1 酒精对人体机能的影响 | 第92-93页 |
| 4.2.2 酒精对人生理参数的影响 | 第93-94页 |
| 4.2.3 酒精对人脑电信号的影响 | 第94-96页 |
| 4.3 实验方案 | 第96-99页 |
| 4.3.1 被试者 | 第96页 |
| 4.3.2 刺激信号 | 第96页 |
| 4.3.3 刺激的呈现 | 第96-97页 |
| 4.3.4 任务和步骤 | 第97页 |
| 4.3.5 实验设备 | 第97-98页 |
| 4.3.6 脑电信号的采集 | 第98-99页 |
| 4.4 EEG的处理和ERP的提取 | 第99-100页 |
| 4.5 研究结果及分析 | 第100-105页 |
| 4.5.1 行为结果 | 第100-101页 |
| 4.5.2 ERP结果 | 第101-103页 |
| 4.5.3 结果分析 | 第103-105页 |
| 4.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-109页 |
| 第5章 出租车司机驾驶疲劳脑电信号特征提取 | 第109-131页 |
| 5.1 驾驶疲劳的研究现状 | 第109-114页 |
| 5.1.1 驾驶疲劳及其产生原因 | 第109-110页 |
| 5.1.2 驾驶疲劳检测技术 | 第110-112页 |
| 5.1.3 驾驶疲劳脑电信号的研究现状 | 第112-114页 |
| 5.2 实验方法 | 第114-115页 |
| 5.2.1 被试者 | 第114页 |
| 5.2.2 任务和步骤 | 第114页 |
| 5.2.3 脑电信号的采集 | 第114-115页 |
| 5.2.4 脑电信号的分析 | 第115页 |
| 5.3 脑电信号的分析处理 | 第115-120页 |
| 5.3.1 脑电信号的噪声分析 | 第115-116页 |
| 5.3.2 应用快速傅里叶变换方法去除噪声 | 第116-117页 |
| 5.3.3 应用小波变换方法去除噪声 | 第117-120页 |
| 5.4 小波熵算法在脑电信号特征提取中的应用 | 第120-124页 |
| 5.4.1 小波熵算法 | 第120-121页 |
| 5.4.2 研究结果 | 第121-124页 |
| 5.5 混沌关联维数在脑电信号特征提取中的应用 | 第124-126页 |
| 5.5.1 混沌关联维数的算法 | 第124-126页 |
| 5.5.2 研究结果 | 第126页 |
| 5.6 结果分析 | 第126-127页 |
| 5.7 本章小结 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-131页 |
| 第6章 结论 | 第131-134页 |
| 6.1 研究成果 | 第131-132页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第132-133页 |
| 6.3 工作展望 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 附录A 作者简介 | 第135-136页 |
| 附录B 攻读博士学位期间发表的论文 | 第136-138页 |
| 附录C 攻读博士期间参与的科研项目 | 第138页 |