• Analisi nonlineare
• classificatori
• Heart Rate Variability
• risposta elettrodermica

Questa tesi è nata con l'obiettivo di andare ad identificare i segnali tramite cui è possibile distinguere gli stati di attenzione alterata da quelli normali, per realizzare una vettura in grado di riconoscere le variazioni dei segnali fisiologici e di associarle allo stato del conducente in modo da permettere all’automobile di adattarsi ai diversi stili di guida.

La tesi si articola su tre diversi capitoli:
- il primo dedicato allo stato dell’arte dei simulatori di guida, della valutazione dei tempi di risposta e dell’affective computing,
- il secondo presentante i segnali utilizzati, le analisi realizzate su ciascuno e i parametri estratti oltre ad alcuni richiami sulla statistica e gli algoritmi di classificazione utilizzati per l’elaborazione dei dati, le analisi effettuate e i motivi delle loro scelte,
- il terzo riguardante i risultati sperimentali su cui sono state tratte le conclusioni.