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一种结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 马玉良,陈斌,曹国鲁,孟小飞,张卫,孟明
- 申请号：
- CN201810947723.0
- 公开号：
- CN109254654A
- 申请日:
- 2018.20.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种结合PCA和PCANet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PCA和PCANet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PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法,相比单独使用PCANet产生的维度爆炸,一方面可以降低对计算机的运算要求,同时加快了计算速度,减少了运算的时间,有利于后续的实时监测;另一方面PCANet这个图像的处理方法跨领域使用在驾驶疲劳特征的提取,也使分类的准确率有了有效的提升。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
