Programa de Pós Graduação em Informática – Defesa de Dissertação de Mestrado 

A sonolência diurna em motoristas, principal consequência da privação de sono, tem sido a causa de diversos acidentes graves de trânsito. Neste contexto, a utilização de dispositivos que alertem o condutor ao detectar automaticamente o estado de sonolência é uma alternativa para a minimização deste problema. Neste trabalho, duas novas metodologias para a detecção automática da sonolência são apresentadas, utilizando um único canal de eletroencefalografia para a obtenção do sinal: (i) detecção da sonolência via melhor aproximação por m-termos, aplicada aos coeficientes wavelets da expansão em série do sinal; e (ii) detecção da sonolência via distância de Mahalanobis e coeficientes wavelets. Os resultados de ambas as metodologias são comparados a uma implementação utilizando distância de Mahalanobis e coeficientes de Fourier. Para todas as metodologias, utiliza-se como referência a avaliação médica do sinal cerebral, dada pelo hipnograma.