Hilbert-Huang变换结合近似熵在疲劳驾驶时脑电分析中的应用

• 作者: 吴平东 彭军强 殷罡 陈之龙 马树元
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能运输系统 疲劳驾驶 HHT近似熵 脑电
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 126-129
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 字数: 3035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2008.06.025

摘要

研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征.结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征.在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d2、d4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征.为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马树元	北京理工大学机械与车辆工程学院	67	1188	18.0	33.0
2	吴平东	北京理工大学机械与车辆工程学院	106	1208	18.0	30.0
3	彭军强	天津工业大学机械电子学院	11	59	4.0	7.0
4	陈之龙	北京理工大学机械与车辆工程学院	48	754	15.0	26.0
5	殷罡	北京理工大学机械与车辆工程学院	6	135	5.0	6.0