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基于脑功能网络的脑疲劳状态检测研究

         

摘要

为了对驾驶员的疲劳状态进行有效识别,进行了真实高速公路驾驶实验.通过无线脑电采集设备采集驾驶员在不同时刻的多导脑电数据.基于相位滞后指数对不同时刻的脑电数据分别建立邻接矩阵、二值矩阵,并构建脑功能网络,绘制脑网络地形图.利用复杂网络理论计算和分析脑功能网络节点特征参数——度,并对不同时刻的节点度进行对比.根据各个节点度的变化趋势以及驾驶员的主观判断,发现随着驾驶实验的继续,驾驶疲劳程度加深,大脑的信息处理能力降低,相位滞后指数值与节点度下降趋势明显.表明脑功能网络特征参数——度,能够作为表征大脑疲劳的客观指标.通过与其他检测方法的对比得到采用节点度作为脑疲劳状态评价指标可靠性更强.

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