基于对称双通道脑电信号的注意力检测

摘要：

注意力不能集中是一种注意力障碍,该现象普遍存在于青少年中,这直接影响人们的学习和工作效率.传统的注意力检测方法大多依赖对表情、姿势等行为的观察,难以客观精准地反映注意力情况.随着生理检测技术的迅猛发展,基于脑电信号的注意力检测近年来受到极大的关注.然而,相关研究仍存在检测准确率不高的问题.本研究收集了 155位大学生在注意力集中、注意力非集中和放松3种状态下的脑电信号,并基于信号的小波特征、微分熵特征及功率谱特征,采用多种机器学习方法对3种注意力状态进行了识别.结果表明,脑电信号的小波特征,微分熵特征及功率谱特征可以有效区分被试的注意力状态,且基于对称双通道特征的平均准确率为(80.84±3)％,其检测精度明显高于基于单通道特征的检测精度.

关键词：注意力检测、脑电信号、对称双通道、随机森林、机器学习

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;R33;TN912.3

资助基金：广东省基础与应用基础研究基金2019A1515110388

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10