基于节律特异性频谱特征的视频游戏脑电压力分析
信号处理
2021-09-28 v1 人机交互
摘要
鉴于精神压力日益凸显的重要性，多年来已建立各种研究方向以更好地理解压力成因及应对方法。近年来，视频游戏的兴起前所未有，并因 COVID-19 疫情实施的封锁而进一步加剧。本文提出一种利用 EEG 对视频游戏刺激进行端到端压力分析的方法。计算 Alpha 与 Beta 频带的 PSD 值以求得 Beta 与 Alpha 比值（BAR）。本文中 BAR 用于表示精神压力。受试者依据性别、游戏经验、年龄和 BMI 等多种因素筛选。使用 Scan SynAmps2 Express 设备记录 EEG。视频游戏分为策略类、解谜类和组合类三种。本研究通过不同音高的音乐实现放松。进行了两类回归分析以数学建模压力与放松曲线。绘制脑地形图以指示大脑受压与放松区域。放松状态下受试者 BAR 为 0.701，视为基线值。非玩家受试者在 1 小时策略类视频游戏后平均 BAR 为 2.403，而玩家同时段为 2.218。聆听低音音乐 12 分钟后，玩家达到 0.709 BAR，接近基线值。与四次回归相比，4PL 对称 sigmoid 函数以更少的参数和计算量完成回归分析。
引用
@article{arxiv.2109.13200,
title = {EEG based stress analysis using rhythm specific spectral feature for video gameplay},
author = {Shidhartho Roy and Monira Islam and Md. Salah Uddin Yusuf and Nushrat Jahan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.13200},
year = {2021}
}