基于PAD维度模型的驾驶员情绪波动在线监测方法研究
这是一篇关于情绪波动,驾驶员反应时间,生理信号,神经网络,预警距离的论文, 主要内容为近年来,随着交通道路的发展,汽车已成为人们出行不可或缺的交通工具之一。驾驶员作为驾驶的主体,是决定交通安全的重要因素,其情绪的波动会影响驾驶员的感知、决策与实时响应能力。因此,探究驾驶员情绪波动与反应时间的关系并将其应用到智能车辆安全辅助驾驶系统的开发中,对减少因情绪波动引起的交通事故,提高驾驶安全具有重要意义。本文基于PAD(Pleasure-Arousal-Dominance)维度模型对驾驶员情绪波动在线监测方法进行研究。首先,对情绪的诱发方式、情绪相关生理信号、情绪表征的维度模型进行分析,明确本文采用PAD维度模型,通过视频诱发情绪,探究心电、脉搏信号与情绪PAD之间的关系。其次,基于PAD三维空间情绪模型提出情绪强度、情绪波动的定义和度量方法,通过情绪波动诱导试验,分析驾驶员情绪波动与反应时间的关系,对多层感知器神经网络(Multilayer Perceptron,MLP)进行改进,构建I-MLP模型以实现不同情绪波动下的驾驶员反应时间辨识,改进的I-MLP模型相比传统MLP模型均方误差降低31.7%,耗时减少15.29%。再次,对不同情绪PAD下的心电和脉搏信号进行采集和特征提取,构建生理信号-PAD关联样本库,建立情绪PAD识别的最小二乘多输出支持向量机回归模型(LS-MSVR)。然后,基于Berkeley安全距离模型给出危险情绪波动预警策略,结合I-MLP和LS-MSVR两种模型,提出基于生理信号-PAD映射的驾驶员情绪波动在线监测方法。最后,采用心电与脉搏专用模块和ARM Linux工控板设计车载生理信号与行车信息采集嵌入式终端,利用Spring Boot搭建驾驶员情绪波动在线监测与预警云平台,并进行系统台架测试。试验结果表明:本文方法具有可行性,能够较好地对驾驶员情绪波动进行在线监测及危险预警。本文的研究对于探究情绪波动对驾驶员反应时间影响的机理,构建高可靠智能驾驶辅助系统具有一定的理论和工程应用价值。
基于云平台的睡眠监护软件的设计与实现
这是一篇关于睡眠监护,云平台,B/S,生理信号,睡眠质量评估的论文, 主要内容为睡眠是一种重要的生理自然需求,是机体免疫系统自我修复、内脏器官排毒的重要时段。每个人的健康都离不开作息规律、高质量的睡眠。随着生活节奏的加快,越来越多的人出现各种睡眠问题,并且在有睡眠问题的患者中还有相当多的人没有得到合理的诊断和治疗。由于人们缺乏对睡眠障碍的认识,并且不能采取适当的方法改善睡眠状况,因此监测一个人的睡眠过程并分析其睡眠特征,对于改善人们的睡眠质量、预防心血管疾病等都具有重要意义。睡眠监测是一种有效评估睡眠质量的手段,由于利用医疗装置进行睡眠监测的成本较高,故近年来既廉价又可以在家庭使用的无拘束式睡眠质量监测装置受到了广泛的市场需求。本课题利用Sleepace享睡RestOn智能睡眠监测器来完成对人体的呼吸信号、心跳信号及体动状态的采集,然后通过WiFi模块将打包后的数据发送至云服务器端。云服务器端主要包括三个模块,数据接收模块用于接收并解析数据;数据处理模块完成对睡眠质量的判断,本课题使用改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法对预处理后的数据进行分析来获得各睡眠阶段所占时间,以此来生成睡眠质量报表;数据存储模块用于存放用户基本信息及用户睡眠质量评估的参数。Web端软件实现的主要功能是将睡眠者的睡眠质量结果呈现给用户。本文首先概述了研究背景和国内外发展现状,在此基础上分析了智慧睡眠监护系统的整体结构,提出了本文研究重点:睡眠监护软件。结合需求分析,设计了基于B/S架构的软件总体开发方案。采用分层设计思想,将软件体系结构分为三层:用户界面层、业务逻辑层和数据服务层。然后根据需求分析,完成软件的功能模块和数据库设计。在此基础上详细阐述了改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法的实现方法,并对睡眠监测、我的设备、助眠工具、个人中心及医养结合这五个重要功能模块进行了具体论述。最后验证了睡眠监护软件的正确性和可靠性,阐述了软件功能测试结果和性能测试结果。测试结果表明,睡眠监护软件符合项目需求,达到预期目标。
基于PAD维度模型的驾驶员情绪波动在线监测方法研究
这是一篇关于情绪波动,驾驶员反应时间,生理信号,神经网络,预警距离的论文, 主要内容为近年来,随着交通道路的发展,汽车已成为人们出行不可或缺的交通工具之一。驾驶员作为驾驶的主体,是决定交通安全的重要因素,其情绪的波动会影响驾驶员的感知、决策与实时响应能力。因此,探究驾驶员情绪波动与反应时间的关系并将其应用到智能车辆安全辅助驾驶系统的开发中,对减少因情绪波动引起的交通事故,提高驾驶安全具有重要意义。本文基于PAD(Pleasure-Arousal-Dominance)维度模型对驾驶员情绪波动在线监测方法进行研究。首先,对情绪的诱发方式、情绪相关生理信号、情绪表征的维度模型进行分析,明确本文采用PAD维度模型,通过视频诱发情绪,探究心电、脉搏信号与情绪PAD之间的关系。其次,基于PAD三维空间情绪模型提出情绪强度、情绪波动的定义和度量方法,通过情绪波动诱导试验,分析驾驶员情绪波动与反应时间的关系,对多层感知器神经网络(Multilayer Perceptron,MLP)进行改进,构建I-MLP模型以实现不同情绪波动下的驾驶员反应时间辨识,改进的I-MLP模型相比传统MLP模型均方误差降低31.7%,耗时减少15.29%。再次,对不同情绪PAD下的心电和脉搏信号进行采集和特征提取,构建生理信号-PAD关联样本库,建立情绪PAD识别的最小二乘多输出支持向量机回归模型(LS-MSVR)。然后,基于Berkeley安全距离模型给出危险情绪波动预警策略,结合I-MLP和LS-MSVR两种模型,提出基于生理信号-PAD映射的驾驶员情绪波动在线监测方法。最后,采用心电与脉搏专用模块和ARM Linux工控板设计车载生理信号与行车信息采集嵌入式终端,利用Spring Boot搭建驾驶员情绪波动在线监测与预警云平台,并进行系统台架测试。试验结果表明:本文方法具有可行性,能够较好地对驾驶员情绪波动进行在线监测及危险预警。本文的研究对于探究情绪波动对驾驶员反应时间影响的机理,构建高可靠智能驾驶辅助系统具有一定的理论和工程应用价值。
基于云平台的睡眠监护软件的设计与实现
这是一篇关于睡眠监护,云平台,B/S,生理信号,睡眠质量评估的论文, 主要内容为睡眠是一种重要的生理自然需求,是机体免疫系统自我修复、内脏器官排毒的重要时段。每个人的健康都离不开作息规律、高质量的睡眠。随着生活节奏的加快,越来越多的人出现各种睡眠问题,并且在有睡眠问题的患者中还有相当多的人没有得到合理的诊断和治疗。由于人们缺乏对睡眠障碍的认识,并且不能采取适当的方法改善睡眠状况,因此监测一个人的睡眠过程并分析其睡眠特征,对于改善人们的睡眠质量、预防心血管疾病等都具有重要意义。睡眠监测是一种有效评估睡眠质量的手段,由于利用医疗装置进行睡眠监测的成本较高,故近年来既廉价又可以在家庭使用的无拘束式睡眠质量监测装置受到了广泛的市场需求。本课题利用Sleepace享睡RestOn智能睡眠监测器来完成对人体的呼吸信号、心跳信号及体动状态的采集,然后通过WiFi模块将打包后的数据发送至云服务器端。云服务器端主要包括三个模块,数据接收模块用于接收并解析数据;数据处理模块完成对睡眠质量的判断,本课题使用改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法对预处理后的数据进行分析来获得各睡眠阶段所占时间,以此来生成睡眠质量报表;数据存储模块用于存放用户基本信息及用户睡眠质量评估的参数。Web端软件实现的主要功能是将睡眠者的睡眠质量结果呈现给用户。本文首先概述了研究背景和国内外发展现状,在此基础上分析了智慧睡眠监护系统的整体结构,提出了本文研究重点:睡眠监护软件。结合需求分析,设计了基于B/S架构的软件总体开发方案。采用分层设计思想,将软件体系结构分为三层:用户界面层、业务逻辑层和数据服务层。然后根据需求分析,完成软件的功能模块和数据库设计。在此基础上详细阐述了改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法的实现方法,并对睡眠监测、我的设备、助眠工具、个人中心及医养结合这五个重要功能模块进行了具体论述。最后验证了睡眠监护软件的正确性和可靠性,阐述了软件功能测试结果和性能测试结果。测试结果表明,睡眠监护软件符合项目需求,达到预期目标。
基于云平台的睡眠监护软件的设计与实现
这是一篇关于睡眠监护,云平台,B/S,生理信号,睡眠质量评估的论文, 主要内容为睡眠是一种重要的生理自然需求,是机体免疫系统自我修复、内脏器官排毒的重要时段。每个人的健康都离不开作息规律、高质量的睡眠。随着生活节奏的加快,越来越多的人出现各种睡眠问题,并且在有睡眠问题的患者中还有相当多的人没有得到合理的诊断和治疗。由于人们缺乏对睡眠障碍的认识,并且不能采取适当的方法改善睡眠状况,因此监测一个人的睡眠过程并分析其睡眠特征,对于改善人们的睡眠质量、预防心血管疾病等都具有重要意义。睡眠监测是一种有效评估睡眠质量的手段,由于利用医疗装置进行睡眠监测的成本较高,故近年来既廉价又可以在家庭使用的无拘束式睡眠质量监测装置受到了广泛的市场需求。本课题利用Sleepace享睡RestOn智能睡眠监测器来完成对人体的呼吸信号、心跳信号及体动状态的采集,然后通过WiFi模块将打包后的数据发送至云服务器端。云服务器端主要包括三个模块,数据接收模块用于接收并解析数据;数据处理模块完成对睡眠质量的判断,本课题使用改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法对预处理后的数据进行分析来获得各睡眠阶段所占时间,以此来生成睡眠质量报表;数据存储模块用于存放用户基本信息及用户睡眠质量评估的参数。Web端软件实现的主要功能是将睡眠者的睡眠质量结果呈现给用户。本文首先概述了研究背景和国内外发展现状,在此基础上分析了智慧睡眠监护系统的整体结构,提出了本文研究重点:睡眠监护软件。结合需求分析,设计了基于B/S架构的软件总体开发方案。采用分层设计思想,将软件体系结构分为三层:用户界面层、业务逻辑层和数据服务层。然后根据需求分析,完成软件的功能模块和数据库设计。在此基础上详细阐述了改进后的朴素贝叶斯睡眠分期算法的实现方法,并对睡眠监测、我的设备、助眠工具、个人中心及医养结合这五个重要功能模块进行了具体论述。最后验证了睡眠监护软件的正确性和可靠性,阐述了软件功能测试结果和性能测试结果。测试结果表明,睡眠监护软件符合项目需求,达到预期目标。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/54624.html
