基于脑电的飞行模拟训练认知负荷初步研究
发布时间:2021-12-16 23:27
现代工业技术的飞速发展,使得人机系统变得越来越复杂。由于人脑接受和处理信息的能力有限,人机系统中的认知活动会对大脑带来认知负荷。适当的认知负荷是有助于提高学习效率,但过高的认知负荷却会适得其反。研究飞行模拟训练中的认知负荷情况可以有效指导飞行学员的训练。脑电信号因其具有采集设备便携和低成本等诸多优点而广泛用于认知负荷的评估,本文采用近似熵、小波包分解和希尔伯特-黄变化算法对模拟飞行中的脑电信号从不同角度进行分析,分析结果基本能够反映飞行学员认知负荷情况。本文首先介绍了研究涉及的基本知识和实验情况。从脑电信号的微观形成机制、基本节律和生理特点几个方面描述了脑电基本知识,简要说明了大脑的功能分区。同时介绍了认知活动的机制、认知负荷理论起源和发展以及目前的主要观点。本文所述实验为常规五边模拟飞行实验,被试均来自于不同学习阶段的飞行学员,飞行场景包括晴朗和风雨模式,采集的脑电数据覆盖了模拟飞行的全程。其次,以近似熵算法为核心、同时辅以统计学方法对脑电信号进行处理,总结了近似熵在飞行过程中的变化特点。从天气和受训情况的角度指出近似熵的差异,并进一步地观察到近似熵随受训时间的增加而逐渐上升的趋势,...
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
TLX量表
脑电和认知负荷基本理论及实脑皮层的神经元产生的具有自发性的、节律性经元电活动的总和称为脑电图(EEG)[29]。主要分为侵入式技术和非侵入式技术。到大脑的单个神经元电信号,但这需要借助一定颅骨,在大脑中植入电极,再将移除的颅骨部制成,除端部外其它部分绝缘,直径约为1m m老鼠。因为大脑没有内部疼痛感受器,所以记会产生疼痛以及感染等风险。记录可以在麻醉或优点是该方法可以记录毫秒级的动作电位。图
图 2.2 脑电波的各种波形0 4Hz,振幅多为10 20 mV,现,正常成人头脑清醒时较少出现4 8Hz,振幅为20 40 mV,一被抑制的典型特征之一。θ 波与儿期诊断和辅助治疗。8 13Hz,振幅为10 100 mV,在后脑部,在枕叶表现稍显著,一幅会有周期性的增加和降低。在安或注意力集中时,该节律被削弱或13 25Hz,振幅为5 30 mV,一张时表现显著。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于小波包的LMD在EEG信号分析中的研究[J]. 马潇,朱晓军. 计算机科学. 2016(06)
[2]指控舱显控界面字符显示对认知负荷的影响[J]. 杨景,李培林,王崴,瞿珏,刘晓卫. 计算机工程与设计. 2015(12)
[3]基于认知负荷的人机交互数字界面设计和评价[J]. 汪海波,薛澄岐,黄剑伟,宋广丽. 电子机械工程. 2013(05)
[4]认知负荷主观评价量表比较[J]. 孙崇勇,刘电芝. 心理科学. 2013(01)
[5]人机交互中认知负荷变化预测模型的构建[J]. 李金波,许百华,田学红. 心理学报. 2010(05)
[6]学习任务认知负荷与测量方法研究[J]. 蔡艳玲. 郑州大学学报(哲学社会科学版). 2009(01)
[7]认知负荷理论及其发展[J]. 陈巧芬. 现代教育技术. 2007(09)
[8]人脑的结构·潜能·开发[J]. 杨鑫辉. 河北师范大学学报(教育科学版). 2001(01)
[9]脑电图复杂度分析中的粗粒化问题 I.过分粗粒化和三种复杂度的比较[J]. 孟欣,沈恩华,陈芳,顾凡及. 生物物理学报. 2000(04)
[10]认知负荷理论综述[J]. 张慧,张凡. 教育研究与实验. 1999(04)
硕士论文
[1]基于小波变换和多域融合的脑电信号特征提取[D]. 王攀.浙江大学 2011
[2]脑电信号的特征分析与研究[D]. 周建芳.广西师范大学 2008
[3]基于EEG的BCI的研究与设计[D]. 魏文庆.浙江大学 2007
[4]脑电信号的特征提取及睡眠分期方法研究[D]. 马颖颖.西北工业大学 2007
[5]基于小波变换的EEG分析[D]. 蔡琼.长沙理工大学 2007
[6]脑电信号处理算法及其便携式系统研究[D]. 高岸声.清华大学 2006
[7]基于小波和独立分量分析的脑电信号预处理研究[D]. 陈颖萍.华中科技大学 2006
[8]脑电信号的特性分析与特征提取[D]. 白冬梅.大连理工大学 2006
本文编号:3538997
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
TLX量表
脑电和认知负荷基本理论及实脑皮层的神经元产生的具有自发性的、节律性经元电活动的总和称为脑电图(EEG)[29]。主要分为侵入式技术和非侵入式技术。到大脑的单个神经元电信号,但这需要借助一定颅骨,在大脑中植入电极,再将移除的颅骨部制成,除端部外其它部分绝缘,直径约为1m m老鼠。因为大脑没有内部疼痛感受器,所以记会产生疼痛以及感染等风险。记录可以在麻醉或优点是该方法可以记录毫秒级的动作电位。图
图 2.2 脑电波的各种波形0 4Hz,振幅多为10 20 mV,现,正常成人头脑清醒时较少出现4 8Hz,振幅为20 40 mV,一被抑制的典型特征之一。θ 波与儿期诊断和辅助治疗。8 13Hz,振幅为10 100 mV,在后脑部,在枕叶表现稍显著,一幅会有周期性的增加和降低。在安或注意力集中时,该节律被削弱或13 25Hz,振幅为5 30 mV,一张时表现显著。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于小波包的LMD在EEG信号分析中的研究[J]. 马潇,朱晓军. 计算机科学. 2016(06)
[2]指控舱显控界面字符显示对认知负荷的影响[J]. 杨景,李培林,王崴,瞿珏,刘晓卫. 计算机工程与设计. 2015(12)
[3]基于认知负荷的人机交互数字界面设计和评价[J]. 汪海波,薛澄岐,黄剑伟,宋广丽. 电子机械工程. 2013(05)
[4]认知负荷主观评价量表比较[J]. 孙崇勇,刘电芝. 心理科学. 2013(01)
[5]人机交互中认知负荷变化预测模型的构建[J]. 李金波,许百华,田学红. 心理学报. 2010(05)
[6]学习任务认知负荷与测量方法研究[J]. 蔡艳玲. 郑州大学学报(哲学社会科学版). 2009(01)
[7]认知负荷理论及其发展[J]. 陈巧芬. 现代教育技术. 2007(09)
[8]人脑的结构·潜能·开发[J]. 杨鑫辉. 河北师范大学学报(教育科学版). 2001(01)
[9]脑电图复杂度分析中的粗粒化问题 I.过分粗粒化和三种复杂度的比较[J]. 孟欣,沈恩华,陈芳,顾凡及. 生物物理学报. 2000(04)
[10]认知负荷理论综述[J]. 张慧,张凡. 教育研究与实验. 1999(04)
硕士论文
[1]基于小波变换和多域融合的脑电信号特征提取[D]. 王攀.浙江大学 2011
[2]脑电信号的特征分析与研究[D]. 周建芳.广西师范大学 2008
[3]基于EEG的BCI的研究与设计[D]. 魏文庆.浙江大学 2007
[4]脑电信号的特征提取及睡眠分期方法研究[D]. 马颖颖.西北工业大学 2007
[5]基于小波变换的EEG分析[D]. 蔡琼.长沙理工大学 2007
[6]脑电信号处理算法及其便携式系统研究[D]. 高岸声.清华大学 2006
[7]基于小波和独立分量分析的脑电信号预处理研究[D]. 陈颖萍.华中科技大学 2006
[8]脑电信号的特性分析与特征提取[D]. 白冬梅.大连理工大学 2006
本文编号:3538997
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