| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 驾驶员反应时间对驾驶安全的影响性研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 驾驶员简单反应时间的影响因素研究 | 第13-16页 |
| 1.2.3 通过生理和行为指标对驾驶员简单反应时间的预测研究 | 第16-18页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第18页 |
| 1.3 论文内容及技术路线 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文技术路线 | 第19-21页 |
| 第2章 基于脑电信号预测驾驶员简单反应时间研究基础 | 第21-28页 |
| 2.1 驾驶员反应过程分析 | 第21-22页 |
| 2.2 驾驶员反应时间分类 | 第22-23页 |
| 2.3 驾驶员反应时间的影响因素 | 第23-25页 |
| 2.4 驾驶员脑电信号与驾驶员状态变化的关系 | 第25-26页 |
| 2.5 小结 | 第26-28页 |
| 第3章 驾驶简单反应时间预测实验设计 | 第28-34页 |
| 3.1 实验目的 | 第28页 |
| 3.2 被试选取 | 第28-29页 |
| 3.3 实验设备 | 第29-30页 |
| 3.3.1 驾驶模拟器 | 第29页 |
| 3.3.2 脑电采集仪 | 第29-30页 |
| 3.3.3 其他设备 | 第30页 |
| 3.4 实验任务 | 第30-32页 |
| 3.4.1 驾驶任务 | 第30-31页 |
| 3.4.2 简单反应时间测试任务 | 第31-32页 |
| 3.5 实验流程 | 第32-33页 |
| 3.6 实验数据采集 | 第33页 |
| 3.7 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 特征指标选取与分析 | 第34-45页 |
| 4.1 脑电信号特征提取 | 第34-38页 |
| 4.1.1 利用独立成分分析去除伪迹 | 第34-35页 |
| 4.1.2 基于快速傅里叶变换的脑电信号功率谱密度提取 | 第35-38页 |
| 4.2 基于灰色关联分析法选取脑电特征指标 | 第38-41页 |
| 4.2.1 灰色关联模型建立 | 第38-39页 |
| 4.2.2 灰色关联结果分析 | 第39-41页 |
| 4.3 脑电特征指标与驾驶员简单反应时间关系分析 | 第41-43页 |
| 4.3.1 驾驶员简单反应时间分析 | 第41-42页 |
| 4.3.2 脑电特征指标与驾驶员简单反应时间相关性分析 | 第42-43页 |
| 4.4 道路线形数据标定及对驾驶员简单反应时间影响分析 | 第43-44页 |
| 4.4.1 道路线形数据标定 | 第43页 |
| 4.4.2 道路线形对驾驶员简单反应时间影响分析 | 第43-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于支持向量的驾驶员简单反应时间预测模型 | 第45-55页 |
| 5.1 支持向量机模型 | 第45-49页 |
| 5.1.1 支持向量机简介 | 第45-46页 |
| 5.1.2 最小二乘支持向量机 | 第46-47页 |
| 5.1.3 支持向量回归 | 第47-49页 |
| 5.2 模型参数寻优 | 第49-51页 |
| 5.2.1 粒子群算法概述 | 第49-50页 |
| 5.2.2 参数寻优过程 | 第50-51页 |
| 5.3 模型评价 | 第51页 |
| 5.4 预测结果分析 | 第51-54页 |
| 5.5 小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 1.总结 | 第55-56页 |
| 2.展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
| 附录Ⅰ知情同意书 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第64页 |
