基于EEG-ERP的3D電視健康評估特征參數研究.pdf

1、隨著3D電視逐漸被人們接受的同時，與之出現的各種不適感和疲勞感也引起了人們的關注，而目前我國對3D電視健康評估的研究尚處于起步階段，還缺乏相應的行業(yè)與國家標準。研究并建立相關標準體系指導3D產業(yè)健康發(fā)展成為社會熱點問題之一。本文研究工作就是運用腦電信號(EEG)和事件相關電位(ERP)等技術手段研究觀看3D電視的健康評估特征參數，為建立相關的評估體系提供科學依據。
　　具體研究內容和創(chuàng)新點：
　　(1)將EEG和EPR技術引

2、入到3D電視健康評估特征參數的研究中，搭建了EEG/ERP的實驗測試平臺，設計了實驗方案對近一百名志愿者進行了5批次實驗，采集到各類有效數據145例。
　　(2)運用EEG技術進行3D電視健康評估研究，對采集到的EEG數據進行了預處理和特征波提取，計算了疲勞因子R值、重心頻率(GF)等特征參數，分析研究發(fā)現絕大多數的R值在觀影后會上升，枕區(qū)的GF會下降的規(guī)律；統計了觀看長時3D影片后主觀不適問卷得分，將其與EEG特征參數及片源深度

3、信息關聯，得出深度信息與疲勞度有密切的相關性，深度信息的均值和標準差越大，疲勞也越容易產生的結論。
　　(3)運用ERP技術研究了觀看3D短時上邊框效應問題片源后的P300成分的變化情況，發(fā)現其與觀看正常片源之后的P300幅值相比明顯下降，與主觀問卷關聯得出觀看短時上邊框效應問題片源會導致人體不適的結論。
　　(4)研究了相同內容、不同深度信息和亮度差的3D電視圖片引發(fā)的視覺誘發(fā)電位(VEP)的變化情況，發(fā)現所有圖片刺激產生

4、的視覺誘發(fā)電位變化規(guī)律都是相似的、都出現 NPN、P250典型成分。結果發(fā)現深度信息有無，直接影響視覺誘發(fā)電位中 N135、P250幅值的大??；左右眼亮度差超過某一閾值，視覺誘發(fā)電位P2的幅值變化較大，此可作為3D電視健康評估的特征參數之一。
　　綜上，論文在3D健康評估的研究中發(fā)現了基于EEG的3D健康評估因子(疲勞因子R值，重心頻率GF)以及ERP中的3D健康表征成分(P300和P2成分)，基本達到3D健康評估的目的，為將來建