基于小波变换的脑电波控制：智能车的注意力与眨眼监测算法

本文主要探讨了基于脑-机接口的智能车控制算法的研究与实现。研究者采用单通道脑电传感器Mindset来采集大脑产生的脑电波原始数据。为了提取有效特征，他们利用小波变换对脑电信号进行分析。小波变换是一种时频分析工具，它能够捕捉到信号在不同频率成分上的变化，通过计算小波变换系数，研究人员首次尝试从脑波节律能量的角度来判断大脑的注意力状态。这表明大脑的注意力集中程度可以通过脑电波的特定模式识别出来，为评估驾驶者的注意力集中度提供了新的可能性。 感知机准则算法在此研究中被用来设计一个新的特征提取方法，即结合小波系数和子带能量。子带能量是指信号在小波分解后的各子带中的能量分布，通过这种方法，可以更准确地检测眼睛的眨动情况。这种对眼睛运动的实时监控，对于智能车辆的精确导航和反应时间具有重要意义。 智能车控制系统的核心目标是根据驾驶者的大脑注意力和眼睛活动来调控车辆的速度和方向。将这些生理信号转换成机器可理解的指令，实现了真正意义上的“意念控制”。相比于传统的实验室环境下的脑电研究，这种算法旨在将脑-机接口技术应用到实际的智能车辆系统中，提升用户体验和系统的实用性。 这项工作的重要贡献在于，它不仅提升了脑-机接口技术在智能交通领域的应用水平，还展示了如何将生物信号处理与人工智能相结合，实现更加直观和人性化的交互方式。未来的研究可能进一步优化算法性能，提高信号解析的准确性和鲁棒性，以期在智能驾驶和辅助驾驶系统中发挥更大的作用。