[发明专利]结合经验模态分解和能量谱密度的驾驶疲劳特征提取方法在审
| 申请号： | 201810320573.0 | 申请日： | 2018-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN108937921A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 马玉良;张淞杰;武薇;孟明;罗志增 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/18 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种结合经验模态分解和能量谱密度的驾驶疲劳特征提取方法。本发明包含以下步骤：1、使用脑电采集设备采集驾驶脑电信号；2、对采集到的脑电信号进行预处理，包括降频、降噪；3、对预处理后的信号通过结合经验模态分解和能量谱密度的特征提取方法提取特征；4、对提取的特征使用分类器进行分类学习、识别。本发明使用结合经验模态分解和能量谱密度的驾驶疲劳特征提取方法对驾驶疲劳特征进行提取，可有效的提高后续的分类检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 经验模态分解 能量谱密度 驾驶疲劳 特征提取 预处理 脑电信号 方法提取 分类检测 脑电采集 设备采集 信号通过 分类器 准确率 降频 降噪 采集 驾驶 分类 学习 | ||
【主权项】：
1.结合经验模态分解和能量谱密度的驾驶疲劳特征提取方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、使用脑电采集设备采集驾驶员脑电信号；步骤2、对采集到的脑电信号进行预处理，包括降频、降噪；步骤3、对预处理后的脑电信号通过结合经验模态分解和能量谱密度的特征提取方法提取特征；步骤4、对提取的特征使用分类器进行分类学习、识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810320573.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
