基于可穿戴传感器的驾驶疲劳肌心电信号分析EI北大核心CSCD

本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。     

车号自动识别系统在编组站的应用

在编组站站内安装车号自动识别设备，可以实现列车车辆到达、编组、始发全过程车号信息识别管理，而从，进一步缩短中时、停时，提高编组站作业效率和质量。