基于ERP方法的白/黑色轿车诱发脑电分析

为研究轿车颜色在视觉上对驾驶员脑电的影响,进行了用白、黑色轿车图片诱发事件相关脑电位的实验,结果表明:被试者对白色轿车图片识别的正确率高于黑色轿车,对白色轿车的反应时间短于黑色轿车。可以推断,大脑不同部位产生不同特征的事件相关电位数据,白色轿车对大脑诱发的脑能量高于黑色轿车,且黑色轿车对大脑神经有抑制作用。     

水上公园益(颐)寿桥设计与构想

介绍了水上公园益寿桥的桥位选址、桥型选择、桥涵结构等诸多方面。通过对园林桥梁景观设计与文化内涵的构想,思考与探索桥梁设计的内涵与美感。     

冒雨洗车是脑筋秀逗还是养护高人

提起下雨，很多车主都不怎么喜欢它。除了驾车不安全外，雨天给保养爱车也带来了不少麻烦。但在遇到连阴雨时，最好还是能及时给爱车洗洗澡。     

基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

为研究脑机接口（BCI）在交通运输中的应用，减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故，提出基于前额脑电（EEG）信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先，设计驾驶仿真模拟试验，利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号，试验过程中，使用主观检测方法每隔20 min对被试进行问询；其次，应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理，基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集；进而，在该数据集基础上，利用多尺度熵的概念，提取EEG信号小波对数能量熵（WLE）特征，同时提取经典模糊熵（FE）特征进行比较分析；然后，运用极限学习机（ELM）对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类，并使用留一交叉验证法进行验证评估；最后，对比经典FE分类表现，并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明：在本文试验条件下，基于多尺度WLE（MWLE）的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE（MFE）的识别率，其理论平均正确率达91.8%；基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率；多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标；结果验证了采用基于ELM对MWLE的前额EEG信号进行驾驶疲劳检测方法的有效性和实用性，有助于促进可穿戴BCI在疲劳驾驶预警中的应用。     

驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。     

基于脑电信号的高速公路驾驶疲劳检测研究

高速公路驾驶环境单调枯燥,容易使驾驶员产生驾驶疲劳,影响行车安全。通过检测高速公路模拟环境下驾驶员脑电信号特征,验证了采用脑电信号作为驾驶疲劳检测指标的合理性。结果表明,β和(α+θ)β两项指标对驾驶疲劳反应最敏感,可作为表征高速公路驾驶疲劳的脑电指标;在80~100min时间段内,驾驶员驾驶疲劳状态趋势尤为明显,应采取适当措施来减缓疲劳,从而降低由于疲劳驾驶引起的道路交通事故。实验结果可为高速公路驾驶疲劳预警和道路安全设计提供理论支撑。     

RH-2H级无溶剂浸渍漆的研制

本文介绍了一种以聚苯并噁嗪和不饱和聚酯来改性甲氧基二苯醚树脂合成了RH-2H级无溶剂浸渍漆.它具有固化温度低,固化时间短和优良的耐高温性能.适用于各类电机、绕组的沉浸绝缘处理.     

基于情景感知的驾驶事故致因仿真模型研究

随着智能交通的快速发展,驾驶员较以往所获得的信息量大幅增加,随之加重了其任务转换节奏,增大了脑力负荷,产生了驾驶安全的又1个研究重点.文中研究情景感知的脑力负荷,以期更清楚的了解事故发生的原因.介绍了几种情景感知的应用,建立了驾驶员的情景感知仿真模型,对仿真模型进行了评估,进行了事故致因分析.      

基于ROC曲线的驾驶疲劳脑电样本熵判定阈值研究

为了获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,采用驾驶模拟实验研究方法,采集驾驶员在清醒及疲劳状态下的脑电信号,对比分析不同状态下脑电信号的时域特征,选取表征信号复杂程度的样本熵作为驾驶疲劳判别指标,并利用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析方法,确定基于脑电信号样本熵值的驾驶疲劳判别阈值.研究结果表明:脑电信号样本熵值处于区间(0.32,0.71)时,驾驶员处于疲劳过渡时期,可能出现疲劳特征;脑电信号样本熵值小于阈值0.605时,判定驾驶员处于驾驶疲劳状态,准确率为0.95,该值可作为基于脑电信号样本熵的驾驶疲劳判定阈值.