文档名：基于脑电微状态的虚拟现实晕动症研究
摘要：针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症.使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频到高频的5个频段,分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化,最后利用统计分析和分类方法验证这些特征的有效性.研究结果表明,5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%.因此,微状态方法可望为研究VRMS提供新思路.
Abstract：InresponsetoissuessuchastheinabilityofEEGrhythmenergytoreflecttemporalinformationandinsufficientexplorationofspatialinformation,thispaperusesmicrostateanalysismethodstostudythespatiotemporalpatternsofelectroencephalogram(EEG)relatedtovirtualrealitymotionsickness(VRMS),inordertodetectVRMS.Usingmultivariatevariationalmodedecomposition(MVMD),EEGsignalsweredividedinto5frequencybandsfromlowfrequencytohighfrequency.Thefrequency,averageduration,coverage,andconversionrateofEEGmicrostateswereanalyzed,andtheeffectivenessofthesefeatureswasverifiedusingstatisticalanalysisandclassificationmethods.Theresearchresultsshowthattheclassificationaccuracyoffusingallfeaturesin5frequencybandsreachesthemaximumvalueof83.9%.Therefore,microstatemethodsareexpectedtoprovidenewideasforstudyingVRMS.
作者：杨文清 化成城 殷利平 严颖 Author：YangWenqing HuaChengcheng YinLiping YanYing
作者单位：南京信息工程大学自动化学院南京210044南京信息工程大学自动化学院南京210044;南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044南京信息工程大学自动化学院南京210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044
刊名：国外电子测量技术 ISTIC
Journal：ForeignElectronicMeasurementTechnology
年，卷(期)：2024, 43(6)
分类号：TP391TH782
关键词：虚拟现实晕动症 脑电信号 微状态分析 多元变分模态分解
Keywords：VRMS EEG microstateanalysis MVMD
机标分类号：TP391.41TN911.7TM73
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省自然科技计划，南京信息工程大学科研启动经费，江苏高校教育信息化研究课题项目基于脑电微状态的虚拟现实晕动症研究[
期刊论文] 国外电子测量技术--2024, 43(6)杨文清 化成城 殷利平 严颖针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症.使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号...参考文献和引证文献
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