1.一种驾驶员警觉度状态检测方法，包括以下步骤：第一步、构建功能模块

利用包括具有无线传输功能的DSP芯片TMS320F28335的开发板，构建脑电信号处理模块；

第二步、驾驶员脑电信号的采集

首先，驾驶员的头部佩戴一个脑电信号采集头带，对驾驶员处于清醒或疲劳状态的脑电信号数据进行采集，将采集到的数据编辑冗余字典，并存在储脑电信号处理模块中；其次，对驾驶员行车途中不同时段的脑电信号进行实时采集，采集到的驾驶员脑电信号通过无线传输技术传输到脑电信号处理模块；

第三步、脑电信号的去噪

脑电信号处理模块对采集到的驾驶员的脑电信号运用离散小波变换(DWT)算法对原始脑电信号进行一个5dB小波的6层分解，得到子带小波细节系数(Di，i＝1,2,3,4,5,6)和近似系数(Ai，i＝1,2,3,4,5,6)；通过重建分解系数D3，D4，D5，D6除去原始信号中的低频和高频干扰从而得到有用的脑电信号；

第四步、脑电信号的下采样

脑电信号处理模块对经过去噪之后的驾驶员的脑电信号进行下采样处理，采样频率为

128Hz；

第五步、脑电信号的特征提取

脑电信号处理模块对经过下采样处理之后的脑电信号进行基于快速傅里叶变换(FFT)算法的特征提取，快速傅里叶变换算法为128点；

第六步、驾驶员警觉度状态的模式分类

脑电信号处理模块对经过特征提取的驾驶员的脑电信号进行基于K-SVD的稀疏分类表示算法的模式分类，得到驾驶员的警觉度状态class(y)；

class(y)＝argmini||y-Dα'i||2其中y为待分类的数据D＝[Da,Dd]为驾驶员警觉度状态的冗余字典，Da为驾驶员处于清醒状态的冗余字典，Dd为驾驶员处于疲劳状态的冗余字典，α为待分类数据y的稀疏系数；

第七步、报警提醒

脑电信号处理模块传来的驾驶员警觉度状态，若判断是驾驶员存在疲劳驾驶情况，则输出控制信号，控制位于驾驶员座椅上的警示装置对驾驶员进行震动或蜂鸣提醒。