發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 15:40

　　 職業(yè)緊張是目前眾多領(lǐng)域中研究的一個(gè)熱點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)生產(chǎn)方式的變革使得越來越多的人在自己的職業(yè)崗位上感受到了緊張與壓力。職業(yè)緊張測量工具量表可以從宏觀上測出被試者的職業(yè)緊張狀況,但由于使用的差異仍存在許多問題。腦電信號(hào)中包含很多重要的生理信息,大腦皮層對(duì)外界刺激產(chǎn)生的行為可以通過腦電信號(hào)反映出來。利用腦電信號(hào)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)并分析其拓?fù)鋵傩阅転槁殬I(yè)緊張的臨床判斷提供思路。本文通過分析護(hù)士和學(xué)生的腦網(wǎng)絡(luò)從而判別出兩者之間不同的職業(yè)緊張程度,研究結(jié)果如下:1.基于內(nèi)部組成對(duì)齊的腦電原始信號(hào)以及節(jié)律信號(hào)的分析。選取16導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào),利用內(nèi)部組成對(duì)齊(Inner Composition Alignment,IOTA)方法對(duì)學(xué)生和護(hù)士樣本構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò),并選取參數(shù)分析樣本之間的腦網(wǎng)絡(luò)差異性。利用特征提取技術(shù)對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行處理得到節(jié)律信號(hào),分析兩組樣本間節(jié)律信號(hào)的差異。結(jié)果表明,護(hù)士的腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)明顯復(fù)雜于學(xué)生的腦網(wǎng)絡(luò),原始腦電信號(hào)和節(jié)律信號(hào)中的β節(jié)律能夠有效區(qū)分護(hù)士和學(xué)生的IOTA系數(shù)以及腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩浴?.基于Kendall的腦電原始信號(hào)以及節(jié)律信號(hào)的分析。采用Kendall等級(jí)相關(guān)方法對(duì)腦電信號(hào)作非線性處理。通過構(gòu)建分析護(hù)士和學(xué)生的腦網(wǎng)絡(luò),研究不同腦電信號(hào)之間是否具有差異性。應(yīng)用節(jié)律信號(hào)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),比較兩組樣本間的差異。采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)用于檢測結(jié)果是否具有可信性。結(jié)果顯示,在原始信號(hào)和β節(jié)律信號(hào)下,護(hù)士樣本的Kendall系數(shù)明顯高于學(xué)生的Kendall系數(shù),兩者的平均度和聚類系數(shù)也有顯著的區(qū)別。驗(yàn)證了Kendall方法能用于區(qū)分學(xué)生和護(hù)士的腦電信號(hào)。3.基于安卓平臺(tái)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。將本文研究的IOTA和Kendall算法功能實(shí)現(xiàn)于APP中。采用Java語言編程開發(fā)APP軟件,該系統(tǒng)可以完成一系列功能,包括數(shù)據(jù)的處理,算法的運(yùn)行,結(jié)果的顯示以及均值方差圖的實(shí)現(xiàn)。通過對(duì)IOTA算法和Kendall算法的研究,發(fā)現(xiàn)兩種算法都能有效區(qū)分不同組樣本的腦網(wǎng)絡(luò)。對(duì)原始腦電信號(hào)和節(jié)律信號(hào)進(jìn)行分析時(shí),結(jié)果是原始腦電信號(hào)和β節(jié)律信號(hào)可以區(qū)分兩組數(shù)據(jù),而其他三種節(jié)律信號(hào)效果均不明顯。因此,可以應(yīng)用IOTA算法和Kendall算法基于原始信號(hào)或β節(jié)律信號(hào)研究樣本之間腦網(wǎng)絡(luò)的差異。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：R131;TN911.6
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 緊張和職業(yè)緊張概念
    1.2 職業(yè)緊張研究現(xiàn)狀
    1.3 職業(yè)緊張研究意義
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
第二章 EEG與腦網(wǎng)絡(luò)
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
    2.2 腦電信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)
        2.2.1 EEG概念
        2.2.2 EEG的采集
        2.2.3 EEG預(yù)處理
    2.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于IOTA的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析
    3.1 內(nèi)部組成對(duì)齊算法
    3.2 數(shù)據(jù)介紹
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源
        3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 差異性檢驗(yàn)
    3.6 腦電節(jié)律信號(hào)
        3.6.1 節(jié)律信號(hào)特征與劃分
        3.6.2 基于節(jié)律信號(hào)的仿真結(jié)果分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于Kendall的職業(yè)緊張分析
    4.1 Kendall等級(jí)相關(guān)算法
    4.2 數(shù)據(jù)介紹
    4.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.1 Kendall系數(shù)
        4.4.2 平均度
        4.4.3 聚類系數(shù)
    4.5 節(jié)律信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.5.1 Kendall系數(shù)
        4.5.2 腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩苑治?br>    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于Android的系統(tǒng)開發(fā)實(shí)現(xiàn)
    5.1 Android相關(guān)知識(shí)簡介
    5.2 應(yīng)用軟件開發(fā)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2893230