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考虑驾驶员生物电信号的疲劳驾驶检测方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-29页
    1.1 课题研究的背景与意义第11-13页
    1.2 疲劳驾驶的概念和成因第13-15页
        1.2.1 疲劳驾驶的概念第13-14页
        1.2.2 疲劳驾驶的成因第14-15页
        1.2.3 疲劳驾驶的影响第15页
    1.3 国内外研究现状第15-25页
        1.3.1 国外研究现状第17-20页
        1.3.2 国内研究现状第20-21页
        1.3.3 疲劳驾驶检测和预警的相关产品第21-25页
    1.4 本文主要研究内容第25-29页
第2章 疲劳驾驶实验第29-45页
    2.1 疲劳驾驶实验的模拟环境第29-32页
        2.1.1 驾驶员在环实验台第29-31页
        2.1.2 疲劳驾驶模拟环境第31-32页
    2.2 疲劳驾驶实验的设计第32-39页
        2.2.1 被试人员第32页
        2.2.2 实验环境第32页
        2.2.3 实验设备第32-33页
        2.2.4 电极布置第33-36页
        2.2.5 主观评价第36-38页
        2.2.6 实验流程第38-39页
    2.3 实验过程与结果第39-43页
        2.3.1 预约实验第39页
        2.3.2 实验准备第39-40页
        2.3.3 实验过程第40-41页
        2.3.4 实验结果第41-43页
    2.4 本章小结第43-45页
第3章 脑电信号处理和分析第45-63页
    3.1 脑电信号理论基础第45-48页
        3.1.1 脑电的产生机制第45-46页
        3.1.2 脑电的基本特征第46-47页
        3.1.3 疲劳脑电信号的研究依据第47-48页
    3.2 脑电信号的预处理第48-51页
        3.2.1 信号重采样第48-49页
        3.2.2 伪迹分析和处理第49-50页
        3.2.3 带通滤波第50-51页
    3.3 脑电信号特征提取第51-62页
        3.3.1 小波变换理论第51-56页
        3.3.2 脑电信号的小波包分解第56-58页
        3.3.3 疲劳驾驶的脑电信号特征提取第58-62页
    3.4 本章小结第62-63页
第4章 基于支持向量机的疲劳驾驶分级评价第63-73页
    4.1 支持向量机第63-68页
        4.1.1 最优分类面第63-66页
        4.1.2 核函数第66-67页
        4.1.3 多分类问题第67-68页
    4.2 疲劳驾驶分级评价第68-72页
        4.2.1 支持向量机的疲劳驾驶特征分级第68-71页
        4.2.2 结果与讨论第71-72页
    4.3 本章小结第72-73页
第5章 全文总结与展望第73-75页
参考文献第75-81页
附录第81-83页
作者简介第83-84页
致谢第84-85页

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