腦力負(fù)荷過高會造成作業(yè)績效下降和人因事故,過低則會造成人力資源浪費(fèi),所以研究操作人員腦力負(fù)荷狀態(tài)非常有意義。現(xiàn)有腦力負(fù)荷分類方法利用腦電（electroencephalogram, EEG）信號特征進(jìn)行分類,準(zhǔn)確率較低。所以,針對視覺和操作類腦力負(fù)荷提出一種基于腦電獨(dú)立分量特征的分類方法,該方法采用獨(dú)立分量分析（independent component analysis, ICA）對腦電信號進(jìn)行分離,直接對得到的獨(dú)立分量提取四種不同頻段的能量特征,最后將特征作為支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）的輸入,對腦力負(fù)荷進(jìn)行分類。由于直接使用腦電獨(dú)立分量特征,所以分類精度高于通用方法,平均分類精度提高29.14%。還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)腦電獨(dú)立分量中存在的眼電偽跡對分類結(jié)果沒有明顯影響。提出的方法可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、自動的腦力負(fù)荷分類。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(28)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

通道分布

(1)系統(tǒng)監(jiān)控任務(wù):監(jiān)控左上側(cè)系統(tǒng)監(jiān)控任務(wù)狀態(tài),當(dāng)F1～F4出現(xiàn)向上或向下異常時,用鼠標(biāo)點(diǎn)擊相應(yīng)位置進(jìn)行響應(yīng)。(2)追蹤監(jiān)控任務(wù):監(jiān)控中上部追蹤監(jiān)控任務(wù)狀態(tài)及位置信息,當(dāng)由自動變?yōu)槭謩訒r,需立即按鍵盤左方向鍵進(jìn)行響應(yīng),然后控制搖桿保證圓心對準(zhǔn)十字中心。

本文采集的腦電信號是采用非侵入式的測量技術(shù),電極點(diǎn)被設(shè)置在頭部表面的位置。人的每個思維過程,都會有很多神經(jīng)元被激活。每個電極點(diǎn)測量的信號(x1, x2,…,xm)是多個神經(jīng)元混合信號(s1, s2,…,sn),且混合方式取決于神經(jīng)元到電極點(diǎn)的距離aij(i=1,2,…m,j=1,2,…n)[19],而且同一個人只有一種混合的方式。混合過程如圖3所示。獨(dú)立分量分析是一種盲源分離方法[20]可以實(shí)現(xiàn)對未知混合信號的分離。對于采集的由獨(dú)立源信號混合而成,且混合的過程未知的腦電信號,可以用獨(dú)立分量分析技術(shù)進(jìn)行信號分離。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3491811