| 基于对称双通道脑电信号的注意力检测 |
| |
| 引用本文： | 邱丽娜,伍骞,姚佳楠,叶晓倩,邱羽欣,郑颖诗,黄茗,潘家辉.基于对称双通道脑电信号的注意力检测[J].计算机系统应用,2023,32(5):1-10. |
| |
| 作者姓名： | 邱丽娜 伍骞 姚佳楠 叶晓倩 邱羽欣 郑颖诗 黄茗 潘家辉 |
| |
| 作者单位： | 华南师范大学 软件学院, 佛山 528225 |
| |
| 基金项目： | 广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金青年基金（2019A1515110388） |
| |
| 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 |
| 收稿时间： | 2022/9/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/10/27 0:00:00 |
Attention Detection Based on Symmetrical Dual-channel EEG Signals |
| |
| QIU Li-N,WU Qian,YAO Jia-Nan,YE Xiao-Qian,QIU Yu-Xin,ZHENG Ying-Shi,HUANG Ming,PAN Jia-Hui.Attention Detection Based on Symmetrical Dual-channel EEG Signals[J].Computer Systems& Applications,2023,32(5):1-10. |
| |
| Authors: | QIU Li-N WU Qian YAO Jia-Nan YE Xiao-Qian QIU Yu-Xin ZHENG Ying-Shi HUANG Ming PAN Jia-Hui |
| |
| Affiliation: | School of Software, South China Normal University, Foshan 528225, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | attention detection EEG signal symmetrical dual-channel random forest machine learning |
|
| 点击此处可从《计算机系统应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机系统应用》下载全文 |
|
