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基于脑电分析的草原道路驾驶员疲劳水平参照阈研究的中期报告
本研究基于脑电分析技术，旨在探讨草原道路驾驶员的疲劳水平，并建立相应的参照阈。本报告为中期报告，介绍了研究方法和初步结果。
一、研究方法
本研究选取了30名草原道路驾驶员作为研究对象，利用脑电仪对其进行数据采集。实验采用模拟驾驶模式，每位参与者需完成3个小时的道路驾驶任务，中途休息20分钟。数据采集过程中，记录驾驶员的脑电信号，并同时记录他们的驾驶行为。
脑电采集的数据经过预处理和特征提取后，采用机器学习模型进行分类和分析。利用交叉验证法对模型进行调优，并对分类结果进行评估和验证。基于分析结果，建立草原道路驾驶员疲劳水平参照阈。
二、初步结果
通过对采集的脑电数据进行分析，我们发现驾驶员的脑电信号在疲劳程度上有明显表现。在任务开始时，大部分驾驶员的脑电信号呈现出较高的功率谱密度，而随着时间的推移，脑电信号的功率谱密度逐渐下降，最终趋于平稳。此外，疲劳程度还可通过瞬时频谱特征和相关函数等指标来量化。
利用机器学习模型对数据进行分类，分类精度达到了85%以上，证明了脑电信号具有较好的辨识度和可用性。但在实际应用中，还需要进一步验证和优化模型。
三、研究意义
草原道路是一种特殊的地形条件，驾驶员容易感到疲劳和不适，从而降低行车安全性。本研究旨在建立草原道路驾驶员疲劳水平参照阈，为相关机构和个人提供安全驾驶参考。同时，本研究也有助于深入探究脑电信号在疲劳水平判断中的应用，为相关领域的研究提供参考。