[1]刘家卓,谢云,陈学强,等. 基于HHT的视觉疲劳脑电特征提取[J].中国医学物理学杂志,2018,35(12):1473-1478.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.020]
　LIU Jiazhuo,XIE Yun,CHEN Xueqiang,et al. Feature extraction of visual fatigue EEG signals based on HHT[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(12):1473-1478.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.020]
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 基于HHT的视觉疲劳脑电特征提取()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
35卷
期数:
2018年第12期
页码:
1473-1478
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2018-12-24

文章信息/Info

Title:
 Feature extraction of visual fatigue EEG signals based on HHT
文章编号:
1005-202X（2018）12-1473-06
作者:
 刘家卓; 谢云; 陈学强; 邬洋
 广东工业大学自动化学院， 广东 广州 510006
Author(s):
 LIU Jiazhuo;  XIE Yun;  CHEN Xueqiang;  WU Yang
 School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
关键词:
 ; 【关键词】基于稳态视觉诱发电位; 希尔伯特黄算法; 视觉疲劳特性; 支持向量机
Keywords:
 ; Keywords: steady-state visual evoked potential;  Hilbert-Huang algorithm;  visual fatigue characteristic;  support vector machine
分类号:
R318；R388.8
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.020
文献标志码:
A
摘要:
 【摘 要】 为准确提取到脑电信号中的疲劳特征，以此作为预警器提醒程序员休息，本文设计了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑电实验，采用希尔伯特黄算法提取被试者脑电信号中EEG参数[θ]、[α]、[β]、[βα]、[(α+θ)β]在正常状态和疲劳状态下的希尔伯特边际谱能量值，分析两种状态下的希尔伯特边际谱能量的变化趋势。单因素方差分析结果表明：在疲劳状态下[α]、[(α+θ)β]的边际谱能量显著上升，[β]、[βα]波边际谱能量显著下降。通过支持向量机分类，[βα]的最大分类准确率达到了94.4%，[β]节律的最大分类准确率达到了93.3%。[α]、[α+θβ]也表现出良好的可分性。从希尔伯特黄算法中提取的4个EEG参数［[α]、[β]、[βα]、[α+θβ]］的边际谱能量特征均可以作为评价视觉疲劳特性的指标。
Abstract:
 Abstract: An electroencephalogram (EEG) experiment based on steady-state visual evoked potentials is designed to accurately extract the fatigue characteristics of EEG signals and use those characteristics as warning signs to remind the programmer to rest. The Hilbert marginal spectral energy distributions of EEG parameters, namely[θ],[α],[β],[βα]and [α+θβ], in the normal and the fatigue states are extracted by Hilbert-Huang algorithm. The change trends of Hilbert marginal spectrum energy in both states are analyzed. The results of one-way analysis of variance reveal that in the fatigue state, the marginal spectral energy of [α] and [α+θβ]increases significantly, and that the marginal spectral energy of [β]and [βα]decreases significantly. By support vector machine classification, the maximum classification accuracy rates of [βα] and [β] reach 94.4% and 93.3%, respectively. A good separability is also found between[α]and[α+θβ]. The marginal spectral energy characteristics of the 4 EEG parameters, namely[α],[β],[βα],[α+θβ], extracted with Hilbert-Huang algorithm can be used as indicators to evaluate the visual fatigue.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-06-14
【基金项目】广东省自然科学基金（2016A030313706)
【作者简介】刘家卓，硕士研究生，研究方向：脑机接口，E-mail:727175900@qq.com
更新日期/Last Update: 2018-12-26