高速公路驾驶员主动疲劳的脑电检测分析北大核心CSCD

为开发高速公路驾驶疲劳预警系统,保障道路交通安全,基于脑电(EEG)数据功率谱分析方法,探索驾驶员主动疲劳与脑电指标(θ+α)/β的关系,首先,开展模拟驾驶试验,采集21名被试驾驶状态的脑电信号,分析α(8~13Hz),β(13~30Hz),θ(0.5~4Hz)这3个频段的脑电波,计算脑电合并指标(θ+α)/β;然后,运用瑞典行业疲劳问卷(SOFI),比较驾驶员执行驾驶任务前后的疲劳状态,分析心理测量和脑电测量结果的回归拟合效度。结果表明:在高速公路复杂驾驶任务中,驾驶员脑电合并指标(θ+α)/β呈现下降趋势,同时,(θ+α)/β与驾驶员主观疲劳程度有显著的正向拟合关系,拟合解释率达50%;脑电指标(θ+α)/β可实时预测驾驶员主动疲劳状态。