基于脑电和特征加权阶段训练的驾驶员疲劳状态估计

目录 导读 论文贡献 导读 该研究基于脑电信号（EEG）的疲劳驾驶检测。论文考虑一个非常实用且非常具有挑战性的场景：没有关于新用户的任何EEG数据（有标签的或无标签的），但是希望通过老用户的带标注的EEG数据来建立一个模型，对新用户实现即插即用的疲劳程度估计。 论文贡献 该论文将ET从分类扩展到回归，并将其应用于基于EEG的驾驶员睡意估计中。论文的主要贡献是： 1）提出了一种特征加权(FW)方案，

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