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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書采用ERP（事件誘發(fā)電位）、ERS（事件相關(guān)同步）/ERD（事件相關(guān)去同步）探索駕駛疲勞形成的神經(jīng)機(jī)理?；谄谙嚓P(guān)功能團(tuán)，采用五種關(guān)聯(lián)算法，構(gòu)建功能性腦網(wǎng)絡(luò)（FBN），應(yīng)用最大生成樹、最優(yōu)化模型、溯源、腦網(wǎng)絡(luò)演化模型等方法，對(duì)FBN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣j(luò)特性、動(dòng)力學(xué)變化和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)進(jìn)行分析。運(yùn)用多特征融合算法建立檢測(cè)模型，采用三種融合策略將局部特征和全局特征相融合進(jìn)行檢測(cè)。本書旨在將腦機(jī)接口在駕駛安全領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)結(jié)合科研實(shí)踐進(jìn)行系統(tǒng)梳理和總結(jié)，為相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)和科技人員提供參考。

作者簡(jiǎn)介

　　無

圖書目錄

第一章緒論001
第一節(jié)腦電信號(hào)001
第二節(jié)疲勞駕駛的成因和危害014
第三節(jié)駕駛疲勞中的腦電信號(hào)017
第四節(jié)駕駛疲勞檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)018
第二章腦電信號(hào)研究現(xiàn)狀024
第一節(jié)基于腦電信號(hào)的特征提取方法研究現(xiàn)狀024
第二節(jié)基于腦電信號(hào)的分類方法研究現(xiàn)狀048
第三節(jié)基于腦電信號(hào)的應(yīng)用研究現(xiàn)狀075
第四節(jié)基于腦電信號(hào)的實(shí)驗(yàn)范式研究現(xiàn)狀086
第三章駕駛疲勞檢測(cè)094
第一節(jié)基于駕駛行為特征的駕駛疲勞檢測(cè)096
第二節(jié)基于面部特征的駕駛疲勞檢測(cè)101
第三節(jié)基于生理信號(hào)特征的駕駛疲勞檢測(cè)114
第四節(jié)基于信息融合的駕駛疲勞檢測(cè)121
第四章基于腦電信號(hào)的駕駛疲勞檢測(cè)實(shí)驗(yàn)128
第一節(jié)實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計(jì)128
第二節(jié)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集和評(píng)測(cè)135
第三節(jié)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理138
第五章疲勞駕駛研究中的模式識(shí)別技術(shù)151
第一節(jié)基于局部腦電信號(hào)特征的駕駛疲勞研究分析151
第二節(jié)基于局部性腦電信號(hào)特征的疲勞檢測(cè)模型及其相關(guān)應(yīng)用153
第三節(jié)基于全局性腦電信號(hào)特征的疲勞檢測(cè)162
第四節(jié)基于全局性腦電信號(hào)特征的疲勞檢測(cè)模型及其應(yīng)用165
第五節(jié)基于多特征和分類器融合的疲勞檢測(cè)模型176
第六節(jié)基于多分類器融合的疲勞檢測(cè)模型178
第六章基于腦電信號(hào)駕駛疲勞驗(yàn)證系統(tǒng)研究187
第一節(jié)腦電信號(hào)采集研究187
第二節(jié)腦電信號(hào)分析中間件設(shè)計(jì)198
第三節(jié)在線疲勞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)204
參考文獻(xiàn)227