1.一种基于脑电信号的驾驶员瞌睡状态监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)结合便携式脑电采集装置，获取原始脑电信号；采集得到驾驶员受试者的脑电样本，记录受试者由清醒到深度睡眠整个过程中的脑电信号；采集不同性别、不同年龄层的实验者的数据，建立瞌睡脑电数据库；

(2)采用时频域方法和多特征分类器对瞌睡脑电数据库中的脑电信号进行特征参数提取，待提取的特征参数包括时频域参数；

(3)对提取得到的特征参数做多分类器处理，以得到能反映瞌睡程度指标的量化方法，具体包括如下步骤：根据提取到的特征参数组建受试者清醒状态下脑电信号特征矩阵EA，明显瞌睡状态下脑电信号特征矩阵EK，睡着状态下脑电信号特征矩阵ES及常态下脑电信号CME，对常态下脑电信号每3秒截取一次，该3秒数据段的脑电信号特征为CMEt，分别计算CMEt和EA、EK、ES的匹配程度，匹配程度值x计算公式为：x＝|λEA-CMEtT|，λ是特征调整系数，当计算结果x在设定的阈值范围内，以确定该数据段脑电信号匹配到受试者的清醒状态，同样的方法计算出常态下对应于驾驶过程中的EK状态和ES状态，建立符合自身的分类器，确定驾驶过程中的驾驶员的瞌睡指数；

针对个体建立符合自身的分类器，以提高分类准确率和计算速度；

(4)使用(3)中得到的瞌睡指数，根据驾驶员此时的驾驶速度，选择是否对驾驶员进行报警提醒；

(5)瞌睡脑电数据库在服务器端，根据自学习算法对驾驶员的脑电信号添加完善特征库。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号的驾驶员瞌睡状态监测方法，其特征在于，步骤(4)中，当时速超过90码，则认定速度快，瞌睡指数达到40-50即可报警，报警声逐步加大；当时速低于90码，则认定速度不快，瞌睡指数达到60-70即可报警，报警声逐步加大。