作者：周佳苹,张朋柱 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2018年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2018080310 DOC编号：DOCJSYJ2018080319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器的可穿戴疲劳检测装置设计》PDF+DOC2018年第03期 邢彦涛,狄长安,陈昊飞 《疲劳驾驶检测方法研究进展》PDF+DOC2012年第03期 袁翔,孙香梅

    • 为了实现疲劳状态智能识别，提出了基于可穿戴式脑电仪的疲劳识别健康管理方案，其首先需解决的问题是哪种频率的脑电波影响或呈现人体疲劳状态。研究采用Wilcoxon秩和检验、卡方检验、CART分类树和probit模型，分析δ脑电波(1~3 Hz)、θ脑电波(4~7 Hz)、α脑电波(8~13 Hz)、β脑电波(14~30 Hz)和疲劳的关系。研究发现α波、β波、θ波及(α+θ)/β、β/α在疲劳和不疲劳状态下的表现都有显著差异。这些脑电波变量可呈现人体疲劳状态的差异，帮助疲劳状态的识别。

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