随着我国社会的进步和汽车工业的快速发展,汽车保有量急剧增加,各种违规驾驶行为所造成的交通事故也日益严重。尤其是驾驶疲劳,已经成为交通事故的“头号杀手”。因此,通过有效的驾驶疲劳检测方法合理地干预驾驶行为具有重要的意义。一直以来,脑电图都被认为是检测疲劳的“金标准”。然而以往基于脑电信号的驾驶疲劳检测方法都比较简单,难以准确反映驾驶疲劳行为。大量的研究证明脑电信号能够客观地反映人的生理和精神状态。鉴于上述原因,本论文通过提取12名自愿受试者模拟驾驶过程中的脑电信号,分析不同驾驶时刻的脑电特性来探索表征驾驶疲劳的关键。本文的主要工作如下：首先,利用短时傅里叶变换、小波变换、魏格纳分布及S变换方法对一个已知其频率成分的仿真信号进行分析,比较其结果发现S变换在分析多频率信号时表现出独特的优势,因此将S变换用于较为复杂的脑电信号分析。利用S变换对驾驶不同时刻的脑电信号进行处理,发现不同驾驶时刻的S变换时频谱不同,说明驾驶过程中驾驶员的精神状态发生变化,从而证明了S变换提取脑电特征用于检测驾驶疲劳的可行性。然后,基于希尔伯特-黄变换方法在分析多频率仿真信号时所表现出来的特点以及其不依赖于傅里叶变换的优势,将希尔伯特-黄变换分析方法引入驾驶疲劳检测研究。利用该方法处理驾驶不同时刻的脑电信号,发现不同时刻的脑电HH谱图和Hilbert边际谱图差异明显,能够较好地检测驾驶疲劳现象。最后,从脑电信号的复杂特性以及易受干扰性方面考虑,提出采用信号提取能力较强,且包含相位信息的高阶谱方法来进行驾驶过程中脑电信号的分析,观察其不同时刻的脑电双谱三维图。结果发现在驾驶过程中不同时刻脑电双谱图存在着明显的差异及特定的变换规律,能够用于检测驾驶疲劳。综上所述,S变换、希尔伯特-黄变换以及高阶谱分析方法均可用于提取驾驶疲劳时的脑电特征,从而判断驾驶员在某一时刻是否处于驾驶疲劳状态,能够作为驾驶疲劳检测的参考指标。