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基于眼电的阅读状态检测研究
目的 阅读是一种重要的认知过程,可通过眼动检测实现观测.基于眼电的阅读检测算法可应用于不同的阅读行为和注意力水平的自动检测.方法 通过提取阅读时水平眼电信号的特征以有效识别阅读活动.首先使用数学形态学对原始水平眼电信号进行平滑处理,去除眨眼和肌电等干扰.平滑后的眼电信号进行差分处理,然后提取出阅读时的水平眼电信号的特征,进行识别分类,从而判断出受试的阅读情况,并与实际的阅读状态进行比较.结果 对阅读状态和非阅读状态时间段的分析结果显示,数学形态学和阈值法相结合的方法对眨眼和肌电等噪声的抗干扰能力较强,可有效识别出阅读活动,平均检测率为75％.结论 数学形态学和特征提取相结合的方法能较好地提取出眼球的活动信息,应用于日常的阅读活动识别中.
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眼电信号记录及分析系统的研究
介绍了一种眼电信号记录及分析系统,它由便携式眼电信号记录仪和进行眼电信号分行的微机分析系统组成.眼动实验的眼电数据由记录仪进行采集和记录,经串行通信传送给微机分析系统进行分析.它可作为神经科、耳鼻喉科的一种辅助诊断设备,也是进行眼动系统研究的一种必要设备.
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一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法
警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度.为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等.基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,如何提取眼电信号中的警觉度特征是该研究的核心问题之一.本研究应用小波包变换方法从水平眼电中提取不同频段能量的比值,以期找出高相关度的警觉度特征.探讨了水平眼电中16种不同的低高频分段的能量比特征,对特征分别进行了移动平均和线性动力系统去噪处理.实验表明,分段为(0～1.50 Hz)/(1.50 ～31.25 Hz)的能量比值与警觉度的相关系数高.35组实验的相关系数平均值为0.742,标准差为0.151,比已有的慢速眼动、快速眼动以及眨眼等11种特征中好特征的相关系数平均值提高了5.55％,标准差降低了6.62％.
