二维码（扫一下试试看！） | | 基于脑电频谱特征的脑疲劳监测分析 | | Analyses of Mental Fatigue Monitored Based on EEG Spectrum-Related Features | | 投稿时间：2017-03-20 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2017.增刊1.012 | | 中文关键词:脑疲劳功率谱优势频率重心频率相对功率 | | English Keywords:mental fatiguepower spectrumdominant frequencybarycenter frequencyrelative power | | 基金项目:国家自然科学基金资助项目（31300818，51377045），河北省高等学校自然科学基金资助项目（QN2016097） | | | 摘要点击次数:574 | | 全文下载次数:273 | | 中文摘要: | | 提出一种监测脑疲劳程度的客观可行的指标.建立脑疲劳模型，对疲劳前后的脑电信号进行功率谱分析，提取优势频率、重心频率以及各节律的相对功率3种频谱特征参数，研究特征参数与疲劳状态之间的关系，并进行统计分析.结果表明，对比疲劳前，疲劳后的脑电信号能量向低频段迁移，全脑优势频率、重心频率呈降低趋势，θ节律相对功率增加，β节律相对功率降低.因此，脑电信号的频谱特征可以反映脑疲劳的程度，有望成为监测脑疲劳程度的客观指标. | | English Summary: | | An objective and feasible index for monitoring the mental fatigue degree was proposed.A mental fatigue model was established.There spectrum-related features including dominant frequency,barycenter frequency and relative power in different rhythm were extracted from the electroencephalogram before and after fatigue.The relationships between such three features and brain fatigue states were analyzed,and then did statistical analyses of experimental data.The results show that the EEG power moved to low frequency segment,the dominant frequencies and barycenter frequencies of all electrodes decrease,the relative power in θ rhythm increases,but the relative power in β rhythm decreases when the mental fatigue degree increases.Therefore,the spectrum-related features of EEG can reflect the degree of mental fatigue,and may hopefully become the objective index for monitoring the mental fatigue degree. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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