基于混合刺激诱发放松状态的方法研究?

摘要：

论文研究在视觉、听觉、混合刺激下,采集脑电信号,刺激诱发实验者进入高度放松状态的方法.文中使用LSTM,SVM,Random Forest等方法对刺激前后的脑电进行分类,通过学习得到分类器,并对调节阶段的数据进行切割找出不同刺激方式的最佳时间.通过该实验验证,1)采用滑动时间窗口方法,分别提取均值、方差、极值、频域、变化系数、波动指数等时域特征和功率熵、重心频率等频域特征取得较好效果;2)使用时间序列模型(LSTM)对脑电分类的准确率可以达到92%;3)根据有效刺激时间,混合刺激时间比听觉刺激缩短了30.6%,比视觉刺激缩短了7.7%;4)视觉刺激影响脑电波的Theta和Alpha频段,听觉刺激影响脑电波Delta频段.

关键词：脑电、视觉刺激、听觉刺激、混合刺激、时间序列模型、有效时间

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划课题"基于健康体验人群的慢病风险因素监测系统与应用示范"2013BAI04B01

在线出版日期：2019-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2381-2386,2391