高速公路景观色彩对驾驶人脑电α/β值的影响

为量化高速公路路侧景观色彩与驾驶人脑电α/β值之间的关系,在吉珲高速公路进行道路试验采集所需数据.基于双指数函数建立景观色彩值与脑电α/β值的关系模型.考虑到驾驶时间对驾驶人脑电α/β值的累积影响,基于三次高斯函数建立驾驶时间与脑电α/β值的关系模型.最后采用联合建模的方式建立驾驶时间、景观色彩值对脑电α/β值的关系模型.模型分析结果表明:路侧景观色彩均值与驾驶员脑电α/β值呈负相关,随着色彩值的增大即景观色彩越加明亮、鲜艳,驾驶员的α/β值越趋近于1,即达到放松与警惕之间的平衡状态;驾驶员脑电的α/β值随着驾驶时间呈现波动,驾驶员的主观意识强迫自己要时刻处于警醒状态,驾驶员自身会存在精神放松与警醒的博弈过程.研究结果可为考虑驾驶疲劳的高速公路景观色彩设计提供理论基础.     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

急进与经常出入高原公路驾驶员生理特性变化试验分析

为了解急进与经常出入高原公路驾驶员生理特性变化规律,寻找提高行车安全的途径,利用生物反馈仪对急进与经常出入高原驾驶员进行实地行车试验。在理论的基础上,定量分析两类驾驶员心电、脑电、肌电指标随驾驶时间、海拔的变化规律,并且建立关系模型。分析结果表明:驾驶员心率增长率与脑电指标R会随着驾驶时间的增长、海拔的升高而逐渐增加;驾驶员肌电指标平均功率频率(MPF)会随着驾驶时间的增长、海拔的升高而逐渐减小;急进高原驾驶员的心率增长率与脑电指标R的增长速度要快于本地驾驶员,而肌电指标平均功率频率(MPF)的下降速度要快于本地驾驶员,表明高原本地驾驶员行车过程中的生理素质要优于急进高原驾驶员。     

基于驾驶员模型的车辆控制系统操纵稳定性评价

通过将驾驶员模型、汽车动力学模型及稳定性控制系统的有机结合,在已建立的模糊PID驾驶员模型基础之上,根据国家标准对汽车蛇形穿杆试验进行模拟计算,以平均最大横摆角速度和平均转向盘最大转角的综合来评价车辆的操纵稳定性,并对某型汽车的操纵稳定性控制系统的控制效果进行了评价.有稳定性控制系统时,其蛇形穿杆的评价分值提高约4%,说明汽车的操纵稳定性得到了改善.     

基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究

研究利用脑电信号(EEG)判断驾驶员的疲劳程度. 基于疲劳驾驶实验平台进行模拟驾驶实验,综合实验视频图像和驾驶员自我评价进行主观疲劳评测. 利用生理检测仪采集驾驶员的脑电波,对比分析脑电信号不同频带信号功率谱值和驾驶员的主观疲劳评测之间的关系. 结果表明:主观疲劳评测与脑电信号中功率谱值的变化相对应,脑电功率谱的比值(α+θ)/β越大,疲劳等级越高.     

基于脑电特性的荒漠化地区公路最大直线长度研究

荒漠化地区公路路域景观单调,直线长度过长,缺乏必要的行车信息刺激,易导致驾驶员心理疲劳,严重威胁到行车安全。为了找到符合驾驶员心理、生理需求的荒漠化地区公路最大直线长度,在三条典型荒漠化公路直线段上进行行车试验,分析脑电信号与直线长度及车速的关系,利用SPSS软件建立脑电信号与直线长度的回归模型。结果表明:脑电β波与直线长度呈负相关,与车速不相关;脑电指标(α+θ)/β与直线长度呈正相关,与车速不相关;提出了基于脑电信号的荒漠化地区公路最大直线长度建议值为5.83 km。结果可为荒漠化地区公路线形设计提供部分理论支撑。     

高原公路纵断面线形与驾驶员脑电特性的试验分析

为了解驾驶员在高原公路行车时,其脑电特性与纵断面线形的关系,探究适宜的公路线形,选在帕米尔高原G314国道进行驾驶试验。通过对比经过181个变坡点附近受测驾驶员脑电(EEG)的变化特征,选取脑电α频段与β频段的平均功率比R作为评价驾驶员心理紧张度的脑电特性指标,定量分析R随海拔、竖曲线半径r、坡差ω的变化规律;同时建立关系模型。研究表明:R与海拔、竖曲线半径、坡差之间的相关性均较强;R与海拔、绝对坡差呈正相关,与r呈负相关。表明海拔的升高,绝对坡差的增大,竖曲线半径的减小,对驾驶活动是不利的,驾驶员的生理不适状况会随之逐渐增加,疲劳感逐渐增强。     

模糊内模预估控制在烟叶复烤中的应用

烟叶复烤过程是一个不确定的时滞系统,为了对时滞性进行有效的控制,本文提出了一种新的模糊内模预估控制方法。它的最大特点是采用智能化的模糊模型预估器作为被控过程的内部模型,对实际输出起预测作用,从而克服时滞对系统带来的不利影响。同时,根据预测误差建立模糊内模控制器,在线修正、补偿被控过程的模型失配。数字仿真显示,这种控制方法优于常规控制方法,在烟叶复烤过程有广泛的应用前景。     

微观仿真车道变换模型研究

利用模糊逻辑方法刻划建立在驾驶员知识和经验基础上的主观判断过程，设计了模糊推断的语言规则和基于模糊逻辑的车道变换算法，构建了微观交通流仿真的车道变换模型．采用不同流量条件下车辆换道次数的观测值与模拟值进行比较，验证了模型的有效性．     

基于Fisher判据时频分析的运动相关脑电特征选择及优化

提出了一种基于Fisher判据的运动相关脑电特征优化选择的时频分析方法,为优化选择与运动意识最相关的有效脑电频率成分提供了理论依据.在此基础上,利用具有高时频分辨率的Morlet小波方法,提取与脑电特征优化过程最为匹配的特征信息,对4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到87.95%,通过最大分类正确率、最大互信息两项评价指标比较,验证了基于匹配追踪和Fisher判据时频分析的特征优化方法对改善大脑运动意识任务分类性能的有效性.实验结果表明,该文所提出的方法可望应用于脑机接口系统的运动相关脑电特征优化和选择中.     

基于Uchida-Kraepelin心理测试的酒后驾车交通事故倾向测量

针对利用驾驶员的血液酒精浓度一致标准测定和问责酒后驾车行为的方案在某些场合可能不够严谨的问题,为探索新型测量技术,招募18位驾驶员开展酒后Uchida-Kraepelin心理测试(UK测试).结果显示,随着驾驶员饮酒量的增加,UK作业曲线从未饮酒时的定型曲线特征逐渐向非定型曲线特征转变,且作业错误率均值递增.定义UK作业偏离度,探明其与交通事故倾向具有一致性,且两者具有正相关性,平均相关系数为0.71.UK作业偏离度能够揭示酒后驾车交通事故倾向,或可作为酒后驾车行为测定和问责的一种新证据参数;基于UK测试分析的酒后驾车交通事故倾向测量是一种可探索方案.     

基于脑电节律的小波熵分析方法

 针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和P_n（第n个子空间信号能量与信号总能量之比）的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,以构成节律信号的所有子空间为单元,统计所有子空间的能量和作为该节律的能量,经过计算得到脑电节律小波熵。基于该方法提取的脑电小波熵值描述了脑电节律信号的分布情况,同时结合小波熵值与脑电节律的联系,分析了小波熵值变化的原因,可追溯到脑电节律信号的变化规律,进而分析相应的认知特性,初步建立了脑电信号-脑电节律-脑电节律小波熵-认知特性的联系。     

Changes in EEG measurements in intractable epilepsy patients with neurofeedback training

To assess the effects of neurofeedback on brain electrophysiology and to determine how biofeedback works, power spectral density (PSD) and approximate entropy (ApEn) analyses are applied to the EEGs of six patients with intractable epilepsy who received neurofeedback training. After sessions of treatment, the EEG sensorimotor rhythm to theta PSD ratio calculated from the C4 electrode site becomes larger than that before the treatment, which is consistent with the biofeedback protocol. The ApEn over 16-channel EEG recordings all increase to different degrees. Larger increases occur in channels located near the training position (C4). All these results suggest that these EEG measurements are new criteria that can be used to evaluate the effect of neurofeedback.     

基于脑电的实时疲劳监测算法的研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素。基于脑电波传感器采集到的脑电(EEG)信号,提出了一种基于特征节律波样本空间距离的实时驾驶疲劳监测算法。该算法通过提取脑电特征信号并建立相应的特征样本空间,然后通过将实时采集的脑电信号与样本空间之间的距离来判别驾驶员是否处于疲劳状态;并结合多次实验结果,使用ROC曲线分析方法获得确定疲劳判别的阈值,由此实现对驾驶者疲劳状态的实时监测。实验结果显示,该算法能有效地、实时地对疲劳进行监测,且具有较好的鲁棒性和准确性。     

126例癫痫患儿临床与脑电图分析

目的：儿童癫痫占痫性发作患者中60%,做到早期诊断与合理治疗,能使80%痫性发作的患儿得到满意的控制,脑电图检测最敏感反映脑细胞功能状态的指标,对儿童癫痫早期诊断合理治疗及预后判定都有十分重要意义.方法：采用国产PRD-2000A型数字化脑电图定量分析仪,对126例临床痫性发作间歇期进行脑电图描记.结果：126例患儿正常23.8%,异常76.2%,其中痫性放电54%,慢波异常44例.结论：癫痫是大脑神经元群反复异常放电所致神经系统功能性疾病,而脑电图检查能较准确反应大脑功能状态,特别是发作性痫性放电的特征性改变,仍是临床对癫痫诊断的金标准.     

基于独立成分分析降噪与集成分类器的疲劳脑电研究

疲劳驾驶是引起众多交通事故的重要因素之一,脑电作为一种直接反映大脑组织电活动的信号日趋成为评估驾驶疲劳检测与预警的研究焦点。本文提出了一种基于AdaBoost的组合型实验方法用于分析脑电检测疲劳驾驶。试验过程中针对不同受试者采用独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm, ICA)处理分析,继而进行样本熵、信息熵、模糊熵和AR系数的特征提取;最后运用AdaBoost将最小二乘向量机基于三种核分类器集成为一个强分类器。试验结果显示,采用AdaBoost分类器分类效果优于单个核分类器,对疲劳驾驶平均识别率达到93%,五折交叉验证准确率为91.04%,在一定程度上推动了基于脑电信号的安全驾驶辅助监控系统的研究。     

二维等熵流Chaplygin气体的平面δ-激波

研究等熵流Chaplygin气体的初值为2个常状态的二维黎曼问题.使用平面波法和特征分析方法,在适当的广义Rankine-Hugoniot条件和熵条件下,构造出该黎曼问题的5类平面波解,这些解由后向(前向)疏散波、后向(前向)激波、接触间断以及δ-激波构成.     

脑瘤诱发的组织变化和皮层脑电图分析

健康组织和肿瘤组织具有不同的代谢,结构和热力学特性.脑瘤的代谢和结构无序性导致其有较高的熵产生.两种组织不同的熵产生决定了熵由癌流向健康组织.脑瘤和正常细胞在熵和能量方面的差异诱发皮层不同的脑电信号.研究了28个脑瘤患者的脑电图并和健康人进行比较,观察到脑瘤患者脑电图频率的降低.多数情况中慢alpha和theta波出现在肿瘤投影区,此可能与其高熵产生和向外的熵流有关.研究认为,脑瘤的持续高熵产生和热耗散及其它物理效应使得皮层电产生慢化,从而使肿瘤及其邻近的脑组织显示出频率较低的电活性.     

利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

基于智能酒精检测的汽车启动控制系统设计

针对近年来频繁发生的酒后驾车事故,设计一款车载酒精止动装置,以12C5A08S2单片机为主要芯片,蜂鸣器和LED灯为报警装置,应用小波分析确定浓度与电压关系函数,当酒精探头检测浓度超过设定阈值时,汽车点火回路立即被继电器切断．