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EEG ANALYSIS AND CLASSIFICATION OF MICROSLEEP IN THE CAR SIMULATOR

机译：汽车模拟器中微睡眠的脑电图分析和分类

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The article addresses the overwhelming problematics of attention decrease of human operators. It presents two sets of experiments used for vigilance detection and possible microsleep prediction. In the first experiment, the analysis of the electroencephalographic activity (EEG) of a human operator (proband) is correlated with the reaction time (RT) to the sound stimulus. For the second set of experiments, the cooperation of a car simulator realized in virtual reality (VR) environment and measurement of EEG is presented. The paper introduces two main methods of the analysis of EEG: frequency analysis and nonlinear analysis based on computation of the state-space trajectory. For the frequency analysis, the delta, theta, alpha and beta bands are computed and compared with nonlinear measures Largest Lyapunov Exponent (LLE) and Correlation dimension (CD). Finally, both experiments are compared and its outcomes are discussed.
机译：这篇文章解决了操作员注意力下降的压倒性问题。它提供了两组用于警惕性检测和可能的微睡眠预测的实验。在第一个实验中，对操作员（先证者）的脑电图活动（EEG）的分析与对声音刺激的反应时间（RT）相关。对于第二组实验，提出了在虚拟现实（VR）环境中实现的汽车模拟器与EEG测量的协作。本文介绍了脑电信号分析的两种主要方法：基于状态空间轨迹计算的频率分析和非线性分析。对于频率分析，计算了δ，θ，α和β带，并与最大Lyapunov指数（LLE）和相关维数（CD）的非线性量度进行了比较。最后，比较了两个实验并讨论了其结果。

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