摘要：语言的交流，使用双手操作计算机，在日常生活当中再熟悉不过的了。但是，对于部分残疾人而言，进行语言交流是他们难以度过的难关，尽管他们的思维和常人无异。为解决这一问题，一种被叫做脑机接口的技术逐步成熟，能够让他们使用脑信号来控制电脑的光标，也可以通过检测他们的脑电信号来得知他们想要表达的内容。

对一个人脑电波信号检测，可以分析其疲劳程度，可在汽车驾驶员疲劳驾驶的检测当中得到应用。近些年来，全球机动车保有量快速增多，给各国带来的道路交通问题已成为当今世界所面临的最严重困难之一。一旦形成事故，易造成财物损失，甚至会危及生命。在发生道路交通事故的众多原因之中，疲劳驾驶是已是造成事故的关键。然而，这些事故往往都是可以避免的。因此，对疲劳驾驶行为进行准确的检测，并进行有效的监督和管理，将会大幅降低交通事故的频率，给人们的出行安全带来有力的保障。

不仅在汽车驾驶领域，还存在于航空方面。随着航空运营的高速发展，航空安全也成为民航界追求的永久目标。近几年来，因飞行员疲劳所导致的飞行事故占总飞行事故的比例一直没有降低。这样的问题也会造成严重的后果，造成不可估量的损失。

面对这样的问题，本文通过检测脑电波信息来判断一个人的疲劳程度，并且得出正确的结论。本次设计，将用emotiv系统的Epoc耳机设备对脑电信号进行收集，用数字滤波的方法进行脑电波的滤波和进行预处理，用MATLAB软件实行编程与仿真设计。

关键词：脑电波信息，疲劳程度，emotiv系统，MATLAB软件

目 录

摘 要

ABSTRACT

第一章 绪论.1

  1.1研究背景与意义.1

1.2课题在国内外的发展现状.2

1.2.1脑电技术在国内外发展现状.2

   1.2.2脑电波检测设备在国内外发展现状 2

1.3本文研究的主要内容.3

第二章 脑电波检测分析疲劳程度的基础理论. . 5

2.1 脑电波的基础理论5

2.1.1脑电图.5

2.1.2 EEG信号的产生.5

2.1.3EEG信号的分类5

  2.2 EEG信号的现代分析方法 .7

2.2.1 时/频域分析方法.7

2.2.2 数字滤波器方法9

  2.3 MATLAB仿真软件.10

第三章 脑电波提取方法与技术.  12  

    3.1 EEG信号的提取12

3.1.1 脑电图仪 12

3.1.2 10-20系统. 14

    3.1.3导联方法. 16

第四章  疲劳程度的识别方法 18

4.1疲劳状况的定义及原因 .18

  4.2 与疲劳状况相关的脑区  19

  4.3 疲劳程度的识别方法20

4.3.1 BP神经网络 20

   4.3.2傅里叶变换.22

4.3.3确定疲劳程度方法.22

第五章 数据分析和处理 . 24

5.1脑电波的分离. 24

5.1.1脑电波信息的预处理24 

5.1.2四种脑电波的分离25

  5.2数据处理.  26

第六章 总结与展望28

6.1论文工作总结28

6.1.1主要工作.28

6.1.2对未来的展望.29

6.2本次课程设计的创新点30

致 谢31    

参考文献. .32