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一种结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109254654B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201810947723.0

  • 申请日2018-08-20

  • 分类号G06F3/01(20060101);G06K9/62(20060101);A61B5/374(20210101);B60W40/08(20120101);

  • 代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人朱月芬

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2022-08-23 13:04:16

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