基于因子分析的心算脑电图研究

论文摘要

人类在宇宙环境中占据主宰地位,人类大脑的作用则更不容忽视,因为它是自然主宰者行动和思维的控制支配中心。对于大脑奥秘的探索研究,目前成为越来越多学者的前进方向。也许在不久的将来,大脑现在已取得的基础研究结果会被应用到人们的实际生活中,例如人工智能。因子分析是一种多元统计方法,它是从多个实测变量中综合出对其起到影响作用的几个公共因素。可以通俗的说,是从复杂冗余的信息中寻找到对事件起决定性作用的某个或几个重要的公共信息。本课题是对脑电波数据进行因子分析,寻找大脑不同部位脑电极的公共因子,并对公共因子进行分析,归纳总结得出规律。本课题是通过对22个健康的、习惯用右手的男性进行心算实验,这些实验参与者均是在校的大学生,而且知道此次实验的难易程度,此外,他们没有参与脑电信号的相关实验的经验。心算实验中,计算机会随机给出20个10以内的随机数,让实验参与者进行加法的心算。实验参与者会被要求进行两次心算,这两次心算的区别在于,第一次给出两个数的时间间隔为3S,第二次则将时间间隔缩短为2S。缩短时间的目的是为了观察当工作量增加后,大脑各个部位的具体变化情况。这有利于人们加深对大脑的认识程度。实验结束后,22位实验参与者中有11位在两次心算实验中均给出了正确的答案,8位给出的答案中一个为正确的,而剩下的3人则因正确率低于50%被排除在实验研究之外。实验者的平均年龄22.6岁。在实验正式进行前,所有的被试者都被告知了实验的内容,并获得了被试者的许可。通过对心算实验数据的分析可以得出：大脑的侧头部和后头部都参与了心算过程,但是左脑侧头部和后头部的载荷随着工作量的增大而增大,右脑的情况正好相反；大脑后头部载荷的变化情况与侧头部相比,变化程度不明显。此外,因子分析得到的公共因子的个数与实验参与者本身的情况、大脑部位及实验中的事件有关。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 绪论
• 1 课题研究背景
• 2 课题研究的发展现状
• 3 课题研究的内容及意义
• 第一章 脑电信号
• 1.1 脑电的发现及发展
• 1.2 脑电的生理学原理
• 1.2.1 人脑的结构
• 1.2.2 脑电波的产生
• 1.3 脑电图的概述
• 1.3.1 脑电图的定义
• 1.3.2 脑电图的分类
• 1.3.4 脑电图的记录
• 1.3.5 脑电信号的采集
• 1.3.6 正常人的脑电图变化及差异
• 1.3.7 影响脑电图变化的因素
• 1.3.8 左右脑功能差异
• 1.3.9 男性与女性大脑的差异
• 1.4 脑电信号的分析方法
• 本章小结
• 第二章 因子分析理论
• 2.1 因子分析的概念
• 2.2 因子分析的基本原理
• 2.2.1 基本模型
• 2.2.2 求解因子载荷矩阵
• 2.2.3 因子载荷的意义
• 2.3 因子分析的基本思想
• 2.3.1 因子分析的基本步骤
• 2.3.2 因子分析的检验方法
• 本章小结
• 第三章 心算脑电图实验数据的获得
• 3.1 实验目的
• 3.2 实验的参与者
• 3.3 实验的材料与设备
• 3.4 实验过程
• 本章小结
• 第四章 实验数据分析的应用软件
• 4.1 MATLAB简介
• 4.2 MATLAB的优势
• 4.3 MATLAB的应用
• 本章小结
• 第五章 心算数据的因子分析
• 5.1 心算实验数据分析
• 5.2 心算实验结果
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢