MATLAB疲劳检测代码 - EEG_DriverFatigue
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此仓库包含了一套基于MATLAB的疲劳检测代码，用于从脑电图（EEG）信号中提取特征，进而通过机器学习（ML）/深度学习（DL）混合分类器对驾驶员的疲劳状态进行检测。
项目简介
本项目是2019年悉尼科技大学研究项目的一部分，旨在开发一种算法，能够分析实时EEG数据流，以判断驾驶员的疲劳程度。项目中不仅提供了详尽的实验结果，还包含了在MATLAB环境中进行的特征提取相关代码。我们鼓励用户基于此代码进一步开展特征提取的研究，或利用这些特征开发更优的疲劳检测算法。
快速入门
环境配置
请按照以下步骤在您的本地计算机上配置MATLAB环境，以便运行此程序。
数据集准备
本项目采用监督学习方法进行疲劳检测，因此需要一个标记好的数据集。请下载名为“1.zip”至“11.zip”的所有文件夹，并解压缩到您的本地计算机中。
数据预处理
- 打开所有EEG通道，并设置路径变量指向包含EEG数据的文件夹。
- 代码将处理下载的原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（例如1秒），并分配标签（0代表正常状态，1代表疲劳状态）。
- 对时间信号应用0.5Hz至50Hz的带通滤波器，以去除高频噪声和DC偏移，同时保留与疲劳检测相关的EEG信号。
特征提取
用户可以在代码中选择要提取的EEG信号特征。
注意事项
- 请确保按照项目说明正确配置MATLAB环境。
- 在使用和修改代码时，请遵守所有相关的科研伦理和法规要求。
我们希望这个资源能够对相关领域的研究者和开发者有所帮助。请在此基础上自由探索和改进，以推动驾驶员疲劳检测技术的发展。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
