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心率变异性在汽车司机驾驶疲劳监测中应用的研究
| 论文题名： | 心率变异性在汽车司机驾驶疲劳监测中应用的研究 |
| 关键词： | 心率变异性;汽车司机;驾驶疲劳监测;时域分析;频域分析;非线性分析 |
| 摘要： | 汽车司机的疲劳驾驶已经是引起交通事故的重要原因之一，目前，科学家已经研究了多种驾驶疲劳监测的方法，如通过驾驶员的生理特征或个体特征，通过车辆的行驶状态等。其中，利用心率变异性(Heart Rate Variability，HRV)信号来监测汽车司机的疲劳状态是一种无创、方便、快捷的方法。本论文通过分析HRV的时域特性、频域特性及非线性特性，探讨了HRV指标在疲劳驾驶监测中应用的可行性与适用程度，为疲劳驾驶监测的研究提供一些新的手段和方向。 本文首先采集了20组模拟驾驶时的心电数据，对心电信号进行重采样、低通滤波后，利用阈值法进行R波检测，最后得到精度较高的RR间期序列，即HRV信号。在总结和研究了时域、频域及非线性分析方法的基本原理后，比较了三种方法的参数优缺点，选定三种分析方法各自的参数指标：(1)时域指标：MEAN(RR间期均值)，SDNN(RR间期标准差)，rMSSD(相邻RR间期差值的均方根，反映HRV的快速变化)；(2)频域指标：LF(低频功率)，HF(高频功率)；(3)非线性指标：D2(关联维数)，LE(Lyapunov指数)。在：MATLAB软件平台上，研究驾驶过程中的HRV信号各种指标的变化情况，得出了以下结论，随着疲劳程度的加深：(1)MEAN、rMSSD没有显著变化(P>0.05)，SDNN显著增大(P<0.05)，反映HRV的总和增大；(2)LF显著上升(P<0.05)，HF显著下降(P<0.05)，反映交感神经活动增强，迷走神经活动减弱；(3)关联维数与Lyapunov指数都显著下降(P<0.05)，反映了产生HRV信号的非线性心脏系统的复杂性和混沌程度降低，说明需要更少过去值或随机影响起作用。这些指标的变化趋势表明HRV可以作为评价驾驶疲劳的一种手段，它不仅可以正确反映驾驶员是否疲劳，而且可以大致判断驾驶疲劳的程度。 根据结论可以得出通过。HRV判断汽车司机驾驶疲劳的评价标准，对HRV信号进行三种方法的综合分析，结合了线性分析与非线性分析的优点，使得疲劳评价更加准确，是一种十分有研究价值的手段。HRV在汽车司机的疲劳监测中的应用有广阔的实际应用与研究前景。 |
| 作者： | 刘灵 |
| 专业： | 生物医学工程 |
| 导师： | 邓小燕 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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