基于深度信念网络的脑电信号疲劳检测系统

论文摘要

传统的疲劳驾驶检测系统,一般采用对面部特征进行识别与信息提取的方式,易受到外界因素干扰,检测效率较低;针对这一问题,提出基于深度信念网络(DBM)的脑电信号(EEG)疲劳检测系统;结合深度信念网络工作原理和系统整体框架,设计系统硬件结构和软件功能;采用SAA7115型号信号解码器对数字化信号进行分离,通过采集模块电路图,将解码器连接到低噪声Video接口处,保证分离后的脑电信号为合成信号;通过TMS320DM642的DSP数字信号处理器对端口1信号进行合成、对端口2信号进行复合信号编码,保证信号采集不受外界因素干扰;将受限玻尔兹曼机在硬件采集模块中提取的信号进行疲劳程度检测,根据脑电信号变化强度,区分疲劳和未疲劳状态下脑电信号特征,完成系统设计;实验结果表明,所设计系统具有较高检测效率,可为疲劳驾驶人员生命安全提供保障。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱龙飞,王鹏程

关键词: 深度信念,脑电信号,疲劳,解码器,玻尔兹曼机,脑电波动指数

来源: 计算机测量与控制 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,电信技术

单位: 浙江工业大学经贸管理学院,浙江工业大学软件学院

基金: 浙江工业大学创新性实验项目(cxsyxm1617)

分类号: TN911.23;R318

DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.05.007

页码: 26-29+34

总页数: 5

文件大小: 543K

下载量: 125

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