[发明专利]用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法

权利要求书

1.一种用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、对每个采集电极采集到的脑电信号进行预处理并进行短时傅里叶变换，得到测试段频域序列；

第二步、将每个测试段频域序列依据频率分为5个频段，分别是δ段，即1-4Hz，θ段，即4-8Hz，α段，即8-13Hz，β段，即13-20Hz和γ段，即20-40Hz，并在上述每个频段中根据短时傅里叶变换得到的测试段频域序列的系数分别计算4种特征值；

第三步、通过计算特征值与所标定警觉度状态的互信息之间的最大相关度和特征值之间的最小冗余度来进行排序，得到特征值子集，并特征值子集使用前向搜索进行再次排序，选出相互之间冗余度最小的150个特征；

第四步、对每个待测对象的每个采集电极采集到的脑电信号进行分别训练，然后再针对待测对象的警觉度状态进行分类采用基于高斯核的支持向量机方法通过所选的150个特征对每段时间所处的警觉度状态进行分类，实现轻度瞌睡识别。

2.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的预处理过程是指：对采集到的脑电信号使用带通为1至40Hz的有限冲击响应滤波器进行滤波，以去除50Hz的工频干扰和直流干扰，并剔除能量幅度异常的信号段，然后以5秒为一个时间单位将脑电信号分割为若干个测试段。

3.根据权利要求2所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的能量幅度异常是指：波幅超过正常波幅10倍以上的脑电波信号。

4.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的4种特征值是指：能量比例、能量方差、平均频率和频率方差。

5.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的特征与结果之间的最大相关度是指：每种特征与所标定警觉度状态的互信息为特征与结果的相关度，选取特征时选择与结果相关度最大的特征作为最终分类特征。

6.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的特征之间的最小冗余度是指：每种特征与其他特征之间的互信息作为特征之间的冗余度，选取特征时选择冗余度最小的特征作为最终分类特征。

7.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的最大相关度以及所述的最小冗余度通过以下方式获得：对于第i个脑电信号特征向量x_i与当前时间段人脑所处的状态c之间的互信息是I(x_i；c)，则在特征子集S_m和状态c之间的冗余为：第i个脑电信号特征向量x_i和第j个脑电信号特征向量x_j之间的互信息是I(x_i；x_j)，则特征之间的冗余为：因此计算特征值与所标定警觉度状态的最大相关度和特征值之间的最小冗余度就是计算D-R的最大值，其中互信息I(x；y)为：其中：p(x)，p(y)表示x和y的概率密度函数，而p(x，y)表示x和y的联合分布函数。

8.根据权利要求1所述的用于驾车司机警觉度测定的脑电信号识别检测方法，其特征是，所述的第四步具体是指：取待测对象脑电波特征数据中全部采样时间段的50％作为训练数据，并通过基于高斯核的支持向量机训练得到模型，最后通过训练得到的模型对剩下的数据实施分类得到警觉度水平结果。