Algorithm for the detection of the drowsiness

Lo scopo di questa tesi è di sviluppare un algoritmo in grado di riconoscere lo stato di sonnolenza usando il segnale Fotopletismografico (PPG). L'analisi del segnale è stata effettuata nel dominio delle frequenze da cui sono state sviluppate due funzioni principali: -Il riconoscimento dell'addormentamento , che grazie ad una relazione tra l'azione del sistema nervoso autonomo e il differenziale di un parametro proveniente dall'analisi nel dominio della frequenza, è in grado di riconoscere i primi segni di affaticamento, in modo da prevedere l'addormentamento. -Rilevazione della fase del sonno, analogamente alla precedente funziona con la relazione tra l'azione del sistema nervoso autonomo e il parametro proveniente dall'analisi nel dominio della frequenza (non il suo differenziale). Questa funzione è in grado di riconoscere la relativa fase del sonno, distinguendo la fase REM da quella NEM.