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J-GLOBAL ID：201702246844272267   整理番号：17A0077315

脈拍IMFに基づく頻特とSVDDの運転者疲労検出【JST・京大機械翻訳】

Driver Fatigue Detection Based on IMF Time-frequency Features of Pulse Signal and SVDD

著者 (5件)： Jiang Jianchun (Engineering Research Center of Automotive Electronic and Embedded System,Chongqing University of Posts and Telecommunication) ,  Jiang Li (Engineering Research Center of Automotive Electronic and Embedded System,Chongqing University of Posts and Telecommunication) ,  Tang Hui (Engineering Research Center of Automotive Electronic and Embedded System,Chongqing University of Posts and Telecommunication) ,  Zhang Zhuopeng (Engineering Research Center of Automotive Electronic and Embedded System,Chongqing University of Posts and Telecommunication) ,  Wu Xuegang (College of Communication Engineering,Chongqing University)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 7  ページ： 314-318  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の時間-周波数特性は,脈動信号の非定常信号と運転者の疲労脈拍サンプルの相対的に少ない問題を記述することができないので,本論文は,脈拍信号の固有モード関数(IMF)の時間-周波数特性とサポートベクトルデータ記述(SVDD)に基づく運転者疲労検出法を提案した。この方法は,非定常信号とSVDDの不平衡サンプル分類問題を扱うためのIMFの利点を完全に利用した。最初に,脈拍信号を経験的モード分解によって分解した。次に,IMFの時間周波数特性を抽出した。正規化エネルギー,最大瞬時周波数,および瞬時値の平均値を計算した。最後に,SVDD分類装置を用いて運転者の疲労状態を識別し,疲労レベルを与えた。実験結果は,提案方法が効果的に運転者の疲労状態を検出することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  脈動 ,  分類装置 ,  正規化 ,  *周波数特性
準シソーラス用語： 瞬時周波数 ,  経験的モード分解 ,  固有モード関数 ,  非定常信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Fatigue driving ,  Pulse signal ,  Intrinsic mode function ,  Support vector data description

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 脈拍 ,  IMF ,  疲労