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使用智能手机连接外置麦克风收集鼾声样本,用相关软件对样本进行处理,通过对比两种滤波方法,寻找合适的滤波方法对样本进行去噪。之后对鼾声进行检测,计算出平均的鼾声大小从而进一步得出样本的扰人程度。计算出呼吸暂停低通气指数,对样本的呼吸暂停程度进行分级。

本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方

本故障监控系统涉及的相关技术，主要包括信号与系统分析科学里的频谱分析与小波变换，及其使用MATLAB的GUI界面实现的相关函数的可视化，以及机器学习和统计学相结合的SVM分类算法。