42、基于Wi-Fi信号的机器学习识别机制与单户外图像去雾算法

基于Wi-Fi信号的机器学习识别机制与单户外图像去雾算法

基于Wi-Fi信号的驾驶员情绪机器学习识别

在驾驶员情绪检测领域，利用Wi-Fi信号结合机器学习算法是一种创新的尝试。下面将详细介绍相关的算法和实验结果。

关键系数计算

• 制动信号相关参数 ：定义了制动信号的相关参数，$p = \frac{A_{break}t_{break}^2}{A_{N - break}t_{N - break}^2}$ ，其中 $A_{break}$ 和 $t_{break}$ 分别代表制动信号的幅度和持续时间，$A_{N - break}$ 和 $t_{N - break}$ 分别代表正常情绪下制动信号的幅度和持续时间。
• 加速度系数计算 ：通常车辆加速过大时，油门踏板深度也较大。通过计算油门信号生成过程中幅度的平均值 $A_{driver}$ 和油门信号的标准差 $\sigma_{driver}$ ，得到加速度识别系数 $r_{driver} = \frac{\sigma_{driver}}{A_{driver}}$ 。
• 情绪识别系数计算 ：分析驾驶数据后，得出驾驶员情绪识别系数算法 $R_{de} = \frac{\sigma_{driver}}{A_{driver}} * \frac{A_{break}t_{break}^2}{A_{N - break}t_{N - break}^2}$ 。

LSTM算法下的情绪波动

由于每个驾驶员有独特的驾驶风格，且情绪变化与