研究文章
从脑电图使用修改后的PCANet驾驶疲劳检测方法
表3
的平均时间(秒)用于特征提取、模型训练和测试之间的传统PCANet PCANet方法和提出修改。
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| 步骤 |
方法 |
PCA的过滤器 |
| 2 |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
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| 特征提取 |
Modified-PCANet |
|
0.89 |
1.46 |
2.18 |
2.91 |
4.22 |
7.71 |
| PCANet |
|
125.43 |
219.94 |
320.39 |
449.50 |
651.95 |
1202.40 |
|
| 模型训练 |
Modified-PCANet |
支持向量机 |
0.05 |
0.70 |
5.67 |
10.34 |
13.25 |
15.65 |
| 然而, |
0.02 |
0.30 |
2.20 |
4.10 |
5.12 |
6.15 |
| PCANet |
支持向量机 |
7.02 |
126.66 |
302.52 |
736.79 |
1813.40 |
3606.80 |
| 然而, |
2.70 |
49.01 |
118.60 |
285.04 |
697.46 |
1387.23 |
|
| 模型试验 |
Modified-PCANet |
支持向量机 |
0.25 |
0.26 |
0.26 |
0.28 |
0.34 |
0.39 |
| 然而, |
0.10 |
0.12 |
0.13 |
0.15 |
0.13 |
0.16 |
| PCANet |
支持向量机 |
1.16 |
2.94 |
5.34 |
11.10 |
20.84 |
35.75 |
| 然而, |
0.45 |
1.14 |
2.10 |
4.22 |
8.02 |
14.06 |
|
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