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基于生理大数据的情绪识别研究进展 被引量:43
1
作者 赵国朕 宋金晶 +3 位作者 葛燕 刘永进 姚林 文涛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期80-92,共13页
随着计算技术和人机交互技术的不断发展,情感计算(affective computing,AC)逐渐成为情绪研究的新兴领域,而情绪识别(emotion recognition)又是情感计算中不可或缺的一环.基于生理信号的情绪识别方法比其他指标如面部表情、语音语调、身... 随着计算技术和人机交互技术的不断发展,情感计算(affective computing,AC)逐渐成为情绪研究的新兴领域,而情绪识别(emotion recognition)又是情感计算中不可或缺的一环.基于生理信号的情绪识别方法比其他指标如面部表情、语音语调、身体姿势等更难以伪装,也能提供更丰富的信息.目前基于生理信号的情绪识别研究很多,但受到各种因素的影响,如刺激选取、诱发情绪的类别、采集设备、特征提取方法、不同的降维和分类算法等,各个研究的识别准确率差异性很大,很难进行比较.针对使用DEAP数据库(用音乐视频诱发情绪并采集脑电及外周生理信号的公开数据库)进行情绪识别的16篇文章做了梳理;对特征提取、数据标准化、降维、情绪分类、交叉检验等方法做了详细的解释和比较;最后分析了现阶段情绪识别在游戏开发、多媒体制作、交互体验、社交网络中的初步探索和应用,以及情绪识别和情感计算目前存在的问题及未来发展的方向. 展开更多
关键词 情绪识别 脑电 外周生理信号 特征提取 机器学习
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支持向量机在脑电信号分类中的应用 被引量:19
2
作者 李钢 王蔚 张胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第6期1431-1433,1436,共4页
首先采用小波变换提取精神分裂症与健康人的脑电信号频率和空间的能量特征,然后用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类测试,并比较了不同核函数和参数对脑电信号分类正确率的影响,最后与RBF神经网络的分类能力进行... 首先采用小波变换提取精神分裂症与健康人的脑电信号频率和空间的能量特征,然后用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类测试,并比较了不同核函数和参数对脑电信号分类正确率的影响,最后与RBF神经网络的分类能力进行了实验比较。试验结果表明,利用基于支持向量机和能量特征的方法实现对脑电信号的分类可以取得理想的效果,精神分裂症患者和健康人的16导脑电信号在能量特征上表现出较高的模式可分性。这种分类方法在精神分裂症患者的病理诊断中具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 支持向量机 小波变换 脑电 分类
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基于脑机接口的智能康复系统的设计 被引量:18
3
作者 周鹏 曹红宝 +3 位作者 熊屹 葛家怡 张爽 王明时 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第26期1-4,共4页
为了辅助脊髓损伤所导致的瘫痪病人的运动功能重建,将脑机接口技术和功能性电刺激技术相结合,开发了一种可供瘫痪病人根据自己的运动意愿控制残肢运动的智能康复系统。该系统能够绕过患者体内受损的神经通路,直接将人的运动意图通过外... 为了辅助脊髓损伤所导致的瘫痪病人的运动功能重建,将脑机接口技术和功能性电刺激技术相结合,开发了一种可供瘫痪病人根据自己的运动意愿控制残肢运动的智能康复系统。该系统能够绕过患者体内受损的神经通路,直接将人的运动意图通过外部通路传达给功能性电刺激仪,刺激相应的神经肌肉,完成患者对残肢的直接控制。详细介绍了该系统的总体设计思路、脑机接口实验设计、特征提取与分类算法、功能性电刺激仪的设计等关键技术。初步实验表明,本康复系统能以95%以上正确率分析人的运动意图,控制功能性电刺激仪完成预定的刺激任务,恢复手部抓握动作,展现出巨大的实用价值。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电 拉普拉斯电极 功能性电刺激 运动康复
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独立分量分析的研究和脑电中心电干扰的消除 被引量:6
4
作者 周卫东 贾磊 李英远 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期226-230,共5页
本文研究和提出了一种用于独立分量分析的迭代算法 ,采用该算法成功地消除了存在于脑电信号中的心电干扰。基于信息论原理 ,给出了一个衡量各分量统计独立的目标函数 ,优化该目标函数 ,得出一种用于对独立分量进行盲分离的迭代算法 ,该... 本文研究和提出了一种用于独立分量分析的迭代算法 ,采用该算法成功地消除了存在于脑电信号中的心电干扰。基于信息论原理 ,给出了一个衡量各分量统计独立的目标函数 ,优化该目标函数 ,得出一种用于对独立分量进行盲分离的迭代算法 ,该算法的优点在于不需要计算信号的高阶统计量 ,收敛速度快。该算法使用一种去冗余方法 ,在提取一分量后 ,将其从混迭信号中去除 ,能逐一提取各独立分量。 展开更多
关键词 盲信源分离 独立分量分析 人工神经网络 负熵 脑电
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CNN与CSP相结合的脑电特征提取与识别方法研究 被引量:16
5
作者 孔祥浩 马琳 +1 位作者 薄洪健 李海峰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期164-173,共10页
本文针对脑机接口(BCI)应用中需要对脑电信号(EEG)快速精准的解析问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)和共同空间模式(CSP)相结合的脑电特征提取与识别方法。在经过预处理的原始脑电信号基础上,通过CSP空间变换获得其特征矩阵。应用CNN对... 本文针对脑机接口(BCI)应用中需要对脑电信号(EEG)快速精准的解析问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)和共同空间模式(CSP)相结合的脑电特征提取与识别方法。在经过预处理的原始脑电信号基础上,通过CSP空间变换获得其特征矩阵。应用CNN对特征矩阵进行学习,对收敛后的CNN网络全连接层的权值进行分析,根据网络学习特性定义CSP特征矩阵筛选准则,得到了低维高效的EEG特征集F,并在特征集F上构建CNN分类器。我们的工作在BCI2005Ⅳa竞赛数据集上进行了实验测试,获得了88.3%的识别准确率。本文方法与s CSP和KLCSP方法在相同的数据集上进行了测试,平均识别准确率分别提升了3.2%和2.4%。本研究综合了数据的时间、空间的特征信息,采用CNN网络学习特性进行特征二次优选与降维,为脑电的特征提取问题提供了一个新的思路。 展开更多
关键词 共同空间模式(CSP) 卷积神经网络(CNN) 脑电(eeg) 特征优选准则 脑机接口(BCI)
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睡眠脑电时间序列的非线性样本熵研究 被引量:13
6
作者 葛家怡 周鹏 +2 位作者 赵欣 刘海婴 王明时 《电子器件》 CAS 2008年第3期972-975,共4页
比较了样本熵与近似熵算法的区别,通过对构造的一个由随机信号和确定性信号组成的混合系统进行分析可以看出在公差阈值小于0.2时,样本熵比近似熵更适合于时间序列信号的复杂度分析。然后,对采集的整夜睡眠脑电信号,用样本熵作为睡眠脑... 比较了样本熵与近似熵算法的区别,通过对构造的一个由随机信号和确定性信号组成的混合系统进行分析可以看出在公差阈值小于0.2时,样本熵比近似熵更适合于时间序列信号的复杂度分析。然后,对采集的整夜睡眠脑电信号,用样本熵作为睡眠脑电数据的特征值,分析了睡眠过程不同阶段的实验数据。结果表明,不同睡眠时期样本熵有差别,随睡眠深度的加深,样本熵值变小。因此,样本熵可以很好地区分不同睡眠时期并作为睡眠自动分期的一个重要的非线性特征参数。 展开更多
关键词 睡眠 近似熵 样本熵 脑电(eeg) 非线性
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基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别 被引量:11
7
作者 田莉莉 邹俊忠 +2 位作者 张见 卫作臣 汪春梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第22期99-105,共7页
针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图... 针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程,使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 脑电信号(eeg) 特征提取 卷积神经网络(CNN) 随机森林 损失函数
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中药抗痫胶囊对脑电图癫痫异常放电影响的临床与实验研究 被引量:7
8
作者 胡思源 于敏 +1 位作者 向阳 李少川 《中国实验方剂学杂志》 CAS 1999年第3期21-23,共3页
以脑电图为观察指标,从临床与实验两个角度研究抗痫胶囊对癫痫异常放电的影响。结果,临床用药4周,可明显缩短癫痫患儿脑电图癫痫异常放电的累计时间,与用药前比较,P<0.05,在脑电图改善的同时,临床发作次数也相应地减少或... 以脑电图为观察指标,从临床与实验两个角度研究抗痫胶囊对癫痫异常放电的影响。结果,临床用药4周,可明显缩短癫痫患儿脑电图癫痫异常放电的累计时间,与用药前比较,P<0.05,在脑电图改善的同时,临床发作次数也相应地减少或消失;即时实验用药,可使戊四氮诱发的大白鼠脑电图阵发性棘波样改变的持续时间明显缩短,与模型对照组比较,P<0.001。 展开更多
关键词 癫痫 脑电图 抗痫胶囊 儿童
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基于脑电EEG信号的分析分类方法 被引量:11
9
作者 陈泽龙 谢康宁 《中国医学装备》 2019年第12期151-158,共8页
随着脑科学与生物医学工程研究的不断深入,脑电信号的分析方法发展迅速。脑电信号的分析分类处理主要包含脑电信号预处理、特征提取和分类识别3个阶段,而每个阶段具有各种不同的处理方法,通过对不同阶段的分类处理方法进行分析,侧重关... 随着脑科学与生物医学工程研究的不断深入,脑电信号的分析方法发展迅速。脑电信号的分析分类处理主要包含脑电信号预处理、特征提取和分类识别3个阶段,而每个阶段具有各种不同的处理方法,通过对不同阶段的分类处理方法进行分析,侧重关注现代脑电信号的预处理、特征提取和分类识别的重要内容及处理方法。 展开更多
关键词 脑电图 信号处理 特征提取 分类识别 深度学习 神经网络 人工智能
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84例病毒性脑炎的脑电图、脑脊液、头颅CT及临床分析 被引量:10
10
作者 吴正霞 于翔 茹则熙 《河南实用神经疾病杂志》 2004年第2期11-12,共2页
目的 回顾分析脑电图对病毒性脑炎的早期协助诊断价值以及脑电图结合脑脊液、头颅CT及临床资料对病毒性脑炎的早期诊断价值。方法 分析治愈的 84例病毒性脑炎患者住院 2 4h内的脑电图、腰穿结果 (脑压、脑脊液外观、常规、生化检查 )... 目的 回顾分析脑电图对病毒性脑炎的早期协助诊断价值以及脑电图结合脑脊液、头颅CT及临床资料对病毒性脑炎的早期诊断价值。方法 分析治愈的 84例病毒性脑炎患者住院 2 4h内的脑电图、腰穿结果 (脑压、脑脊液外观、常规、生化检查 )、头颅CT以及复查的腰穿结果及临床资料。结果  84例病毒性脑炎患者住院 2 4h内的脑电图异常 77例 ,其中 9例腰穿正常 ;同期腰穿异常结果中以脑压增高例数最多 ( 68例 ) ,其EEG均不正常。EEG和腰穿的检出结果比较有非常显著性差异 ( χ2 =7 11,P <0 0 1) ;头颅CT异常 3 2例。 84例CSF的糖和氯化物初查及复查均正常。临床症状以头痛 ( 82例 )、发热 ( 76例 )最常见。结论 脑电图对病毒性脑炎的早期协助诊断有重要价值。以发热头痛为主症而且脑电图异常 ,结合CSF的压力、细胞数、蛋白的增高、氯化物正常、糖正常或偶有轻度增高及典型病史 。 展开更多
关键词 病毒性脑炎 脑电图 脑脊液 头颅CT 诊断
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独立成分分析在生物医学信号处理中的应用 被引量:8
11
作者 武振华 唐焕文 +1 位作者 唐一源 潘丽丽 《国外医学(生物医学工程分册)》 2004年第4期211-214,共4页
独立成分分析(independentcomponentanalysis熏ICA)已经成功地应用到生物医学信号处理中,并被证明是一种分析生物医学信号的强有力的工具,近年来一直受到国内外学者的广泛关注。本文系统地介绍了独立成分分析在生物医学信号(EEG,MEG,fM... 独立成分分析(independentcomponentanalysis熏ICA)已经成功地应用到生物医学信号处理中,并被证明是一种分析生物医学信号的强有力的工具,近年来一直受到国内外学者的广泛关注。本文系统地介绍了独立成分分析在生物医学信号(EEG,MEG,fMRI)处理中的应用,分析了其应用方法,最后简要地探讨了独立成分分析应用到生物医学信号中的优势及存在的一些不足。 展开更多
关键词 独立成分分析 脑电图 脑磁图 功能磁共振成像
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多通道脑电信号的盲分离 被引量:4
12
作者 游荣义 徐慎初 陈忠 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期77-82,共6页
提出一种新的多通道脑电信号盲分离的方法,将小波变换和独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)相结合,利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始脑电的部分高频噪声滤除后,再重构原始脑电作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA... 提出一种新的多通道脑电信号盲分离的方法,将小波变换和独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)相结合,利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始脑电的部分高频噪声滤除后,再重构原始脑电作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能区分噪声的缺陷。实验结果表明,该方法对多通道脑电的盲分离是很有效的。 展开更多
关键词 脑电 小波变换 主成分分析 独立成分分析 盲信号分离
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脑电双频指数监测下盐酸右美托咪定预注在小儿无痛支气管镜诊疗中的价值研究 被引量:7
13
作者 朱伟伟 钱望月 +1 位作者 唐然 康立 《中国医学装备》 2022年第9期90-93,共4页
目的:探讨脑电双频指数(BIS)监测下盐酸右美托咪定(Dex)预注在小儿无痛纤维支气管镜诊疗中的价值。方法:选取医院收治的拟在内镜中心接受无痛支气管镜检查的100例患儿,将检查时预注Dex的患儿纳入Dex组,将未预注Dex的患儿纳入对照组,每... 目的:探讨脑电双频指数(BIS)监测下盐酸右美托咪定(Dex)预注在小儿无痛纤维支气管镜诊疗中的价值。方法:选取医院收治的拟在内镜中心接受无痛支气管镜检查的100例患儿,将检查时预注Dex的患儿纳入Dex组,将未预注Dex的患儿纳入对照组,每组50例。Dex组术前15 min给予Dex 0.75μg/kg静脉泵入,对照组给予等量生理盐水静脉泵入,两组患儿均使用丙泊酚、舒芬太尼诱导,置入喉罩辅助通气,术中吸入七氟烷维持麻醉。Dex组同时采用脑电双频谱指数(BIS)进行麻醉深度监测,BIS<60时开始手术,术中维持BIS范围40~60;对比两组患儿心率(HR)、平均动脉压(MAP)、血氧饱和度(SpO_(2))、pH值的变化,对比两组的手术操作时间、麻醉时间、苏醒时间、丙泊酚用量及相关不良反应发生率。结果:在通过声门时、检查结束后5 min,Dex组的HR、MAP测定值均低于对照组,差异具有统计学意义(t_(通过声门时)=-3.381,t=-3.943;t_(检查结束后5 min)=-2.652,t=-2.462;P<0.05);Dex组和对照组患儿检查前、通过声门时、检查结束时的OAA/S评分及操作时间比较,差异均无统计学意义;Dex组的麻醉时间、苏醒时间及丙泊酚用量均低于对照组,差异具有统计学意义(t=-2.468,t=-6.136,t=-3.889;P<0.05);Dex组的麻醉相关不良反应发生率低于对照组组,差异具有统计学意义(χ^(2)=5.263,P<0.05)。结论:小儿无痛支气管镜诊疗中应用BIS监测下Dex预注在维持患儿的血流动力学稳定,减少麻醉药物用量及降低麻醉相关不良反应发生率中具有良好效果。 展开更多
关键词 双频指数(BIS) 脑电(eeg) 右美托咪定(Dex) 纤维支气管镜
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一种新型脑电信号的采集方法和应用 被引量:8
14
作者 陈永华 朱林剑 +1 位作者 包海涛 孙守林 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2006年第3期81-83,共3页
基于脑电信号控制假手的研究,分析了脑电信号和假手运动之间的联系,得出脑电控制假手的可行性结论。为获得人体脑电信息,提出了一种完整的从头皮电极到ADC的脑电信号调理电路。此放大电路输入阻抗高(1011Ω)、噪声低、共模抑制比高(KCMR... 基于脑电信号控制假手的研究,分析了脑电信号和假手运动之间的联系,得出脑电控制假手的可行性结论。为获得人体脑电信息,提出了一种完整的从头皮电极到ADC的脑电信号调理电路。此放大电路输入阻抗高(1011Ω)、噪声低、共模抑制比高(KCMRR≥90 dB)、体积小,便于携带,满足脑电假手的使用要求。 展开更多
关键词 脑电图 仪用放大器 集成滤波器 右腿驱动电路
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基于EEG熵值的驾驶员脑力负荷水平识别方法 被引量:7
15
作者 郭孜政 潘毅润 +4 位作者 潘雨帆 吴志敏 肖琼 谭永刚 张骏 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期980-984,共5页
为了对驾驶员脑力负荷予以有效识别,基于脑电信号指标构建了一种驾驶员脑力负荷识别方法.对驾驶员脑电信号进行快速傅里叶变换(FFT),选取θ(4~8 Hz),α(8~13 Hz),β(13~30 Hz)3个频段的频谱幅值分别进行熵处理,对所得到的熵值... 为了对驾驶员脑力负荷予以有效识别,基于脑电信号指标构建了一种驾驶员脑力负荷识别方法.对驾驶员脑电信号进行快速傅里叶变换(FFT),选取θ(4~8 Hz),α(8~13 Hz),β(13~30 Hz)3个频段的频谱幅值分别进行熵处理,对所得到的熵值作为脑力负荷识别参数,并对识别参数进行Kruskal-Wallis检验,选取差异最为显著的10项参数作为脑力负荷特征指标,在此基础上结合BP模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.基于驾驶模拟器实验数据,模型识别正确率为87.8%~90.4%.结果表明,该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可实现不同驾驶员脑力负荷的有效识别,为未来自动辅助驾驶系统构建及车载信息系统优化设计提供算法依据. 展开更多
关键词 驾驶脑力负荷 eeg BP神经网络
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信息系统研究中脑电技术的应用:现状与展望 被引量:7
16
作者 金晓玲 于晓宇 +1 位作者 周中允 王刊良 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第6期1-7,15,共8页
自2007年神经信息系统学被正式提出以来,认知神经科学在信息系统领域的应用受到了越来越多学者的关注。脑电技术作为新兴的认知神经工具,为信息系统研究提供了全新的方法论视角。现有综述文章基于常用的认知神经工具对神经信息系统学的... 自2007年神经信息系统学被正式提出以来,认知神经科学在信息系统领域的应用受到了越来越多学者的关注。脑电技术作为新兴的认知神经工具,为信息系统研究提供了全新的方法论视角。现有综述文章基于常用的认知神经工具对神经信息系统学的研究现状、研究范式进行总结,为了更深入地理解、使用脑电技术以及将其更好地应用于信息系统研究中,本研究系统梳理2008-2018年间神经信息系统学中的脑电研究,对神经信息系统学中四个主要的研究议题(在线环境下的从众行为、信息安全、情绪影响和沉浸体验)进行了总结。最后,本研究对脑电技术的应用前景提出了展望,并基于脑电技术自身的特点,提出了将脑电技术应用于信息系统行为科学和设计科学的一些前沿议题,并讨论了脑电技术的局限与应用注意事项。脑电技术的引入突破了现有测量方法的壁垒,使研究者可以从客观的生理、认知层面来诠释管理信息系统中人、组织与信息技术的关系,有效地促进了信息系统研究的发展。 展开更多
关键词 脑电图(eeg) 事件相关电位(ERP) 认知神经科学 神经信息系统学(NeuroIS)
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基于脑电信号特征的驾驶疲劳检测方法研究 被引量:7
17
作者 祝亚兵 曾友雯 +2 位作者 冯珍 时一凡 李奇 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2016年第5期119-122,共4页
目前,疲劳驾驶已成为一种严重的社会问题,然而对于疲劳驾驶的检测与预防仍缺乏有效的技术手段。采用疲劳驾驶模拟实验、结合对象辨别实验和对被试面部表情变化分析,探索了脑电信号特征与驾驶疲劳状态间的相关性。提取脑电信号的δ波、... 目前,疲劳驾驶已成为一种严重的社会问题,然而对于疲劳驾驶的检测与预防仍缺乏有效的技术手段。采用疲劳驾驶模拟实验、结合对象辨别实验和对被试面部表情变化分析,探索了脑电信号特征与驾驶疲劳状态间的相关性。提取脑电信号的δ波、θ波、α波、β波四种脑电节律的能量值作为疲劳驾驶的特征值,采用δ波能量值与θ波能量值之和与β波能量值的比值作为疲劳指数。结果显示,疲劳指数与被试疲劳程度呈正相关,验证了利用脑电信号检测疲劳程度的合理性与客观性,为疲劳检测提供了新的思路。 展开更多
关键词 脑电图 驾驶疲劳 反应时间 小波包分解
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基于脑电信号相干性分析的阿尔兹海默病诊断的研究 被引量:5
18
作者 蒋正言 《传感技术学报》 CAS CSCD 2004年第3期363-366,共4页
在分析了脑电图数据的相干性算法后 ,提出了基于离散取样数据的相关函数与相干系数的算法 ,并用C+ +语言进行了软件设计。经临床应用发现本研究的相关系数算法快速方便 ,并且实验发现阿尔兹海默病患者与正常人群脑电图在左右前额叶间 (F... 在分析了脑电图数据的相干性算法后 ,提出了基于离散取样数据的相关函数与相干系数的算法 ,并用C+ +语言进行了软件设计。经临床应用发现本研究的相关系数算法快速方便 ,并且实验发现阿尔兹海默病患者与正常人群脑电图在左右前额叶间 (F3-F4 )、左右中心间 (C3-C4 )、左右顶间 (P3-P4 )、左右颞间 (T5 -T6 )的相干系数有明显的差异 ,提示脑电图数据的相干性计算分析在临床上对阿尔兹海默病有诊断意义。 展开更多
关键词 脑电图 相干性分析 阿尔兹海默病
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一种基于脑电信号的疲劳驾驶状态判断方法 被引量:7
19
作者 李明爱 张诚 杨金福 《北京生物医学工程》 2011年第1期57-61,共5页
通过研究疲劳驾驶时脑电信号的特征,提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的脑波疲劳状态判断方法。利用模拟驾驶系统,采用NT-9200动态脑电仪采集驾驶员在清醒和疲劳状态下(连续驾驶4h以上)的脑电信号,对采... 通过研究疲劳驾驶时脑电信号的特征,提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的脑波疲劳状态判断方法。利用模拟驾驶系统,采用NT-9200动态脑电仪采集驾驶员在清醒和疲劳状态下(连续驾驶4h以上)的脑电信号,对采集的多导信号进行独立分量分析,去除EEG信号中的眼电、肌电及工频等干扰,经过快速傅里叶变换(fastfourier transform,FFT)后计算出脑波中多种功率谱密度,求得疲劳指数F。实验结果表明,在疲劳状态下的疲劳指数F明显高于清醒状态下的F。本文提出的脑波疲劳状态判断方法可有效用以判断驾驶员的疲劳程度。 展开更多
关键词 脑电信号 疲劳驾驶 独立成分分析 疲劳指数 频谱分析
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巅峰式神经反馈训练提升射击表现效果和无应答者特性分析
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作者 龚安民 蔄辉杰 +3 位作者 宋晓鸥 周雅兰 南文雅 伏云发 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8454-8462,共9页
为探索神经反馈训练在提升射击表现方面的应用效果和训练过程中的无应答者特性,开展一项用于提升射击表现的神经反馈训练(neurofeedback training for sport performance,SP-NFT)实验研究,招募20名受试者,进行2周4次的“巅峰”范式SP-N... 为探索神经反馈训练在提升射击表现方面的应用效果和训练过程中的无应答者特性,开展一项用于提升射击表现的神经反馈训练(neurofeedback training for sport performance,SP-NFT)实验研究,招募20名受试者,进行2周4次的“巅峰”范式SP-NFT,采集受试者前、后测隐显目标射击表现和相关脑电(electroencephalograph,EEG)数据,检验SP-NFT对射击表现的提升效果、静息态EEG特征、SP-NFT期间正常组和无应答组EEG特性变化情况。结果表明:受试者后测射击成绩显著高于前测(P<0.01),静息态theta频带功率显著降低(P<0.01);相对正常受试者,无应答者在SP-NFT期间的努力程度更高,theta频段功率和SMR功率的变化程度更低,SP-NFT能够有效提升受试者射击表现,进一步揭示了无应答者的相关生理机制。研究成果为用于提升射击表现的SP-NFT技术进一步发展提供理论支撑和实验证据。 展开更多
关键词 神经反馈训练 射击表现 无应答者 脑电信号(eeg)
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