基于多生理参数的驾驶人员心理压力状态评估
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 驾驶员压力研究的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究目的及主要内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 研究理论基础 | 第16-26页 |
| 2.1 心理压力理论基础 | 第16-18页 |
| 2.1.1 心理压力的产生因素与生理机制 | 第16-17页 |
| 2.1.2 心理压力测量 | 第17-18页 |
| 2.2 心电理论基础 | 第18-20页 |
| 2.2.1 心电信号测量 | 第18-19页 |
| 2.2.2 心电信号波形及特征 | 第19-20页 |
| 2.3 呼吸理论基础 | 第20-22页 |
| 2.3.1 呼吸信号测量 | 第21页 |
| 2.3.2 呼吸信号波形及特征 | 第21-22页 |
| 2.4 肌电理论基础 | 第22-23页 |
| 2.4.1 肌电信号测量 | 第22页 |
| 2.4.2 肌电信号波形及特征 | 第22-23页 |
| 2.5 情感模型理论基础 | 第23-25页 |
| 2.5.1 情感类别模型 | 第23-24页 |
| 2.5.2 情感维度模型 | 第24页 |
| 2.5.3 情感评价模型 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 驾驶员生理信号处理 | 第26-45页 |
| 3.1 MIT驾驶员情感数据库 | 第26-27页 |
| 3.2 小波分析 | 第27-31页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第27-29页 |
| 3.2.2 小波去噪 | 第29-31页 |
| 3.3 功率谱估计 | 第31页 |
| 3.4 生理信号处理 | 第31-40页 |
| 3.4.1 心电信号预处理与特征提取 | 第32-35页 |
| 3.4.2 呼吸信号预处理与特征提取 | 第35-37页 |
| 3.4.3 肌电信号预处理与特征提取 | 第37-40页 |
| 3.5 基于核主成分分析的特征优化 | 第40-44页 |
| 3.5.1 主成分分析原理 | 第41-42页 |
| 3.5.2 核主成分分析原理与方法 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于SVM改进的HMM心理压力状态评估 | 第45-64页 |
| 4.1 支持向量机 | 第45-46页 |
| 4.2 隐马尔可夫模型 | 第46-52页 |
| 4.2.1 HMM概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 HMM解决的问题 | 第47-52页 |
| 4.3 基于SVM改进的HMM心理压力识别 | 第52-54页 |
| 4.3.1 情感模型的策略与建模 | 第52-53页 |
| 4.3.2 情感模型的训练与识别 | 第53-54页 |
| 4.4 结果分析 | 第54-63页 |
| 4.4.1 原始特征值分析 | 第54-57页 |
| 4.4.2 优化特征结果分析 | 第57-58页 |
| 4.4.3 SVM心理压力识别 | 第58-60页 |
| 4.4.4 HMM心理压力识别 | 第60-61页 |
| 4.4.5 基于SVM改进的HMM心理压力识别 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
