驾驶员疲劳状态生理信号的DFA

曾超; 王文军; 陈朝阳; 张超飞; 成波; Cavanaugh John M

doi:10.13873/J.1000-9787(2016)01-0007-04

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驾驶员疲劳状态生理信号的DFA

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 驾驶员疲劳状态生理信号的DFA
- DFA of physiological signals in driver’s fatigue state
- 传感器与微系统 2016年35卷第1期页码：7-10
- 作者机构：
  
  1. 石河子大学信息科学与技术学院
  2. 清华大学汽车工程系
  3. 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
  4. 韦恩州立大学生物医学工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（51565051）;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目（KF14222,KF11011）;石河子大学科学技术发展研究计划资助项目（RCZX201437,2014ZRKXYQ17）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2016)01-0007-04
  中图分类号： TN911.7
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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[1]曾超,王文军,陈朝阳,张超飞,成波,Cavanaugh John M.驾驶员疲劳状态生理信号的DFA[J].传感器与微系统,2016,35(01):7-10.

ZENG Chao, WANG Wen-jun, CHEN Chao-yang, et al. DFA of physiological signals in driver’s fatigue state[J]. 2016, 35(1): 7-10.
[1]曾超,王文军,陈朝阳,张超飞,成波,Cavanaugh John M.驾驶员疲劳状态生理信号的DFA[J].传感器与微系统,2016,35(01):7-10. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2016)01-0007-04.

ZENG Chao, WANG Wen-jun, CHEN Chao-yang, et al. DFA of physiological signals in driver’s fatigue state[J]. 2016, 35(1): 7-10. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2016)01-0007-04.

摘要

通过去趋势波动分析（DFA）研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业

采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标度指数的差异

受试者工作曲线（ROC）分析用于确定DFA区分疲劳驾驶和清醒驾驶的能力。结果表明:疲劳状态时

心率变异性和脑电信号的标度指数显著增加（Wilcoxon符号秩检验

p<0.01）;心率变异性和脑电信号标度指数的ROC下面积最大分别为0.75和0.78。DFA的标度指数具有应用于驾驶疲劳监测系统的前景。

Abstract

Characterization of heart rate variability（ HRV） signal and electroencephalogram（ EEG） in driver’s fatigue state are studied using detrended fluctuation analysis（ DFA）. Twenty-two subjects participated in experiment using a driving simulator. HRV and EEG signals are recorded during alert and fatigue states and analyzed off-line. The difference of scaling index of DFA between alert and fatigue states is analyzed statistically using Wilcoxon Signed Rank test. The receiver operating characteristic curves（ ROC） analysis is performed to determine the ability of DFA in discriminating fatigue driving from alert driving. The results show that the scaling index significantly increased in fatigue state（ Wilcoxon signed rank test

p < 0. 01） both in HRV and EEG. The maximum area under the curve（ AUC） of HRV and EEG is 0. 75 and 0. 78

respectively. This study indicates that scaling index of DFA can be a promising parameter for driver fatigue monitoring.

关键词

Keywords

references

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