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摘要
本发明属于脑电信号处理领域,为基于CEEMDAN的脑电多尺度模糊熵特征的疲劳驾驶分类方法及系统。其方法包括：采集脑电数据,并对部分数据进行标注；对脑电信号进行预处理,去除脑电信号中的伪影干扰；对预处理后的脑电信号进行特征提取,构建并训练SVM分类器,利用训练好的SVM分类器对未标记数据进行分类,获得伪标记数据；对伪标记数据和事先获得的已标记数据均进行CEEMDAN处理以及尺度变换处理,获得基于CEEMDAN的脑电多尺度模糊熵特征,建立疲劳状态分类模型,对脑电信号进行疲劳状态分类。本发明采集方法简单,更适合应用于智能驾驶系统,并且具有较高的疲劳状态识别率。
- 出版日期2023-4-3
- 单位华南理工大学
