CN108324292B - 基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，包括以下步骤：步骤1：通过纸质问卷方式和网络调查问卷方式进行情感刺激图片的筛选；步骤2：通过受试者观看情感刺激图片，同步采集30个导联的脑电图；步骤3：采用单因素方差分析法对每一个导联进行显著性分析，即求取每一导联的P值，以筛选出在各个特征空间及频段显著性较强的导联；步骤4：寻找多张情感刺激图片所诱发的脑电信号在上述导联及其相应的频段与特征空间上的最大值，并通过所获取的最大值确定所对应的室内视觉环境图片，将图片结合室内设计原理，对青少年室内视觉环境的偏好进行分析。本发明具有分析结果更加客观、实用性强、应用前景广阔等优点。

Description

基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法

技术领域

本发明涉及生物电信号应用技术领域，特别是涉及一种基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法。

背景技术

随着社会发展和科学技术的进步，人们越来越重视周围生活环境的质量，优美、舒适的生活环境对人们的心理和生理会产生直接影响。其中，青少年作为未来社会发展的主力军，为了他们的健康成长，多方面发展，为他们创造健康、安全、高效、舒适的室内环境是必不可少的。青少年受试者在观看不同的室内环境图片时，都会产生不同的审美感受，所产生的脑电信号也是各不相同，有快有慢，产生各种频率的脑电信号。使用相关脑电信号采集设备，测量受试者观看不同室内环境图片时所产生的脑电信号数据，更加直观的了解受试者在观看图片时的满意度。因此基于脑电信号分析的青少年室内视觉环境满意度的评判方法已经成为新的研究热点。

现阶段，国内绝大多数研究室内环境满意度的项目都是采用调查问卷的方式，但是调查问卷存在着一定程度上的误差，具有较强主观性，无法准确、科学的反映人们的真实感受。借助脑电信号采集设备可以获取人们观看不同室内环境时的实时脑电数据，由此将抽象的情感转化为科学的数据。脑电图(Electro-encephalogram,EEG)作为一种低成本的脑电信号测量技术，相比较传统问卷手段，不仅测量更为精确，同时其采集设备也具有重量轻、便于长时间记录、更易实现可穿戴式设计等优点。因此，使用EEG替代传统的视频方法进行青少年室内视觉环境满意度的评判具有重要的研究价值。

本实验将EEG信号作为被观测对象，通过对其分析与特征提取，获取被观测者在观看不同层次室内环境照片时所做出的满意度评判等信息。在实验过程中，EEG信号的检测与分析是最为关键的一步，为此，研究者们做出了大量研究。社会各界人士公认问卷调查存在一定程度上的主观性，并没有科学的数据作为依据，难以保证结果的准确性，从而影响整个调查结果的走向。

因此亟需提供一种新型的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法来解决上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种分析结果更加客观、实用性强、应用前景广阔的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，包括以下步骤：

步骤1：通过纸质问卷方式和网络调查问卷方式进行情感刺激图片的筛选；

步骤2：通过受试者观看情感刺激图片，同步采集30个导联的脑电图；

步骤3：采用单因素方差分析法对每一个导联进行显著性分析，即求取每一导联的P值，以筛选出在各个特征空间及频段显著性较强的导联；

步骤4：从步骤3中所获得的P值中筛选出所有小于0.05的数值，根据所筛选出的数值确定其所对应的导联名称、所属频段及特征空间，分别寻找出每张情感刺激图片所诱发的脑电信号在上述导联及其相应的频段与特征空间上的最大值，根据获取的最大值确定所对应的室内视觉环境图片，并对图片结合室内设计原理对青少年室内视觉环境进行偏好分析。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤1中，所述纸质问卷方式为对多张室内场景图片进行初选，优选出具有较好情感刺激效果的室内视觉环境图片；

所述网络调查问卷方法为首先对所述室内视觉环境图片进行网络调查，然后对网络问卷的调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数进行可信度分析，最终选择标有满意、一般、不满意标签的图片若干张作为最佳刺激图片。

进一步的，所述纸质问卷方式采用1～3分的计分方法，其中1分代表不满意，2分代表一般，3分满意，计算每张图片得分的总和，根据得分由高到低从多张室内场景图片中筛选出所需张数的图片作为网络调查问卷的图片样本；

所述网络调查问卷方式为：首先对所述图片样本进行网络调查，然后对图片样本进行1～5分的计分，其中1分代表最差，2分代表较差，3分代表一般，4分代表较好，5分代表很好，接着对网络问卷的调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数进行可信度分析，计算每张具有调查结果的图片得分的总和，根据得分由高到低从多张室内视觉环境图片中筛选出所需张数的标有满意、一般、不满意标签的最佳刺激图片。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤2中，受试者观看情感刺激图片的方式为：

首先在屏幕上出现一个“开始”字符，1.5秒种后屏幕上随机显示已筛选的室内视觉环境图片，所述室内视觉环境图片在屏幕上持续出现时间为5.5秒，随后有一个3秒的短暂休息，为受试者的放松时间。

在本发明一个较佳实施例中，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1：对原始脑电信号进行去噪处理；

步骤3.2：对去噪后的脑电信号分别进行4-8Hz、8-10Hz、8-12Hz、12-30Hz和30-49.5Hz的带通滤波处理；

步骤3.3：对每个进行去噪和滤波处理后的导联脑电信号提取满意、一般、不满意3种情感状态下的能量、功率谱、功率谱左右脑的不对称性、方差4种特征空间，并计算每个导联信号的P值。

进一步的，步骤3.1的具体步骤为：

采用独立分量分析方法对原始30导脑电信号进行盲源分离，通过观察确定分离后的电极微移噪声、眼动伪迹、工频干扰所在通道，并将上述通道所对应的数据置零后重构观测信号，以实现原始脑电信号的噪声去除；

其中，独立分量分析方法采用基于扩展Infomax线性混合模型，迭代次数设置为20，学习率为0.015。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤4中，对室内视觉环境图片的分析特征主要包括空间形式、色彩布置、灯光设计、材质运用。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤1中，所述情感刺激图片主要包括日常生活室内场景图片、学习环境室内场景图片、娱乐环境室内场景图片。

在本发明一个较佳实施例中，采集受试者脑电图的试验设备主要包括：

刺激源播放模块，用来随机播放筛选出的情感刺激图片；

脑电信号采集模块，包括EEG脑电同步检测器、脑电放大器，用于将EEG脑电同步检测器采集到受试者的原始脑电信号通过脑电放大器进行放大与模数转换；

同步显示模块，用来对脑电信号采集模块进行数据采集的同时，同步显示脑电波形；

分析模块，用来对采集到的脑电信号进行处理及室内视觉环境满意度分析。

本发明的有益效果是：

(1)本发明对室内视觉环境满意度分析更加客观、科学，通常认为情感是大脑皮层和皮层下神经协同活动的结果，因此，直接从中枢神经系统的脑部区域采集到脑信号进行情感分析更加客观。本发明从多导脑电信号中提取多个特征空间及频段显著性较强的导联，通过对不同特征下、各个波段的数据分析，能更准确、科学地了解不同人群观看不同层次室内环境图片时的满意度变化；

(2)本发明具有较强的实用性。本实验通过脑电信号对青少年室内视觉环境进行分析。随着室内设计在近年来的发展中越来越多的家庭和企业选择定制化，针对特定人群的定制现在成为了一种时尚潮流。在现在这种大数据时代，随着未来科技的发展，专业的数据库的产生，以及VR、4D技术的完善，当客户需要设计针对青少年的室内环境时，仅需要佩戴相应的设备，让用户观看相应的室内场景，通过反馈的数据与专业数据库比对，由此为设计师提供科学、理性的参考资料，从而将设计变得更完美；

(3)本发明具有广阔的应用前景。本发明所提出的方法不仅可以用以研究青少年在不同层次室内环境中的视觉满意度问题，同时还可以应用在室内设计、景观设计、心理学研究和心理康复治疗等更多领域。

附图说明

图1是本发明基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法一较佳实施例的流程图；

图2是所述实验设备交联图；

图3是所述实验范式示意图；

图4是所述脑电信号采集电极分布图；

图5是所述脑电数据采集流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

请参阅图1，本发明实施例包括：

一种基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，包括以下步骤：

步骤1：通过纸质问卷和网络调查问卷两种方式进行实验图片的筛选：首先使用纸质问卷的方式对包括青少年生活、娱乐、学习等场景在内的180张图片进行初选，得到90张室内视觉环境图片；为了从上述90张图片中获取最佳刺激图片，在此基础上，补充进行了网络调查问卷，并对调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数(Cronbach's alpha)来对问卷调查结果进行可信度分析，最终选择标有满意、一般、不满意标签的图片各20张(总数60张)作为有效刺激源；

具体的，所述纸质问卷方式采用1～3分的计分方法，其中1分代表不满意，2分代表一般，3分满意，计算每张图片得分的总和，根据得分由高到低从180张室内场景图片中筛选出90张图片作为网络调查问卷的图片样本；

所述网络调查问卷方式为：首先对所述图片样本进行网络调查，然后对图片样本进行1～5分的计分，其中1分代表最差，2分代表较差，3分代表一般，4分代表较好，5分代表很好，接着对网络问卷的调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数进行可信度分析，淘汰可信度值为零的调查结果，计算每张具有调查结果的图片得分的总和，根据得分由高到低从90张室内视觉环境图片中筛选出60张标有满意、一般、不满意标签的最佳刺激图片。

步骤2：通过受试者观看情感刺激图片，同步采集30个导联的脑电图；

研究对象的选择在年龄结构、性别分布、学历结构等方面具有明显的指向性。本实施例中，研究对象为年龄范围为18-22岁的青少年，男女各半，大学本科在读生。

结合图5，实验准备：完成实验范式的编写；实验前，实验环境保持安静，受试者要求处于相对安静状态；为受试者佩戴电极帽，注射电极膏，以此降低头皮与电极之间的阻抗，对各个导联进行阻抗检测，以保证采集信号的质量。受试者要求坐在一张高度适宜的椅子上，眼睛平视前方0.5m处的显示屏。

本实施例中，脑电信号采集共使用30个导联(即Fp1、Fp2、F7、F3、Fz、F4、F8、Ft7、Fc3、FCz、Fc4、Ft8、T3、C3、Cz、C4、T4、Tp7、Cp3、CPz、Cp4、Tp8、T5、P3、Pz、P4、T6、O1、Oz、O2)，其电极安放位置符合国际标准10-20系统，每个电极的名称与所在位置如图4所示。

结合图2，采集受试者脑电图的试验设备主要包括：刺激源播放模块、脑电信号采集模块、同步显示模块、分析模块，其中，所述刺激源播放模块，用来随机播放筛选出的情感刺激图片；所述脑电信号采集模块，包括EEG脑电同步检测器、脑电放大器，用于将EEG脑电同步检测器采集到受试者的原始脑电信号通过脑电放大器进行放大与模数转换，具体的，所述EEG脑电同步检测器为电极帽；所述同步显示模块，用来对脑电信号采集模块进行数据采集的同时，同步显示脑电波形；所述分析模块，用来对采集到的脑电信号进行处理及室内视觉环境满意度分析。

实验过程：受试者在设计好的实验范式下观看编辑好的实验图片，同步采集在图片刺激下所产生的脑电信号。图片以视频方式播放，共60张图片，共两组，每组实验时长为4′15″。结合图3，在实验开始时，首先在屏幕上出现一个“开始”字符，1.5秒种后受试者在屏幕上可以看到室内环境图片，图片在屏幕上持续出现时间为5.5秒，在这一时间内，实验要求受试者在看到图片后集中精力进行判断。之后，会有一个3秒的短暂休息，受试者可以放松。8.5s为一个小实验，每组实验有30个小实验，每个受试者共进行两组实验。实验结束后，实验操作者检查并保存脑电数据，结束实验。

步骤3：采用单因素方差分析法对每一个导联进行显著性分析，即求取每一导联的P值，以筛选出在各个特征空间及频段显著性较强的导联；具体步骤如下：

首先对原始脑电信号进行去噪处理以降低由于身体活动而带来的电极位置微移所导致的干扰、眼动伪迹、信道干扰等噪声信号。在此基础上对去噪后的脑电信号分别进行4-8Hz、8-10Hz、8-12Hz、12-30Hz和30-49.5Hz频段上的带通滤波处理，提取三种情感状态下，每个通道的能量(一维)、功率谱(一维)、功率谱左右脑的不对称性(十二维)、方差(一维)四种特征，并计算其P值，所述P值共计498个，具体为：在theta(4-8Hz)、alpha(8-10Hz)、slow alpha(8-12Hz)、beta(12-30Hz)、gamma(30-49.5Hz)5个频段上分别提取满意、一般、不满意3种情感状态下30个导联的能量、功率谱和方差特征，共讨论450个P值；同时，提取4个频段(theta、alpha、beta和gamma频段)下12组导联(第1组为FP1和FP2、第2组为F7和F8、第3组为F3和F4、第4组为FT7和FT8、第5组为FC3和FC4、第6组为T3和T4、第7组为C3和C4、第8组为T4和T5、第9组为TP7和TP8、第10组为CP3和CP4、第11组为P3和P4、第12组为O1和O2)的功率谱左右脑不对称性特征的48个P值。

在去噪步骤中，采用独立分量分析方法对原始30导脑电信号进行盲源分离，通过观察确定分离后的电极微移噪声、眼动伪迹、工频干扰所在通道，并将上述通道所对应的数据置零后重构观测信号，以实现原始脑电信号的噪声去除。其中，独立分量分析方法采用基于扩展Infomax线性混合模型，迭代次数设置为20，学习率为0.015。

步骤4：满意度与脑电信号相结合的结果分析：

(1)从步骤3中所获得的498个P值中筛选出所有小于0.05的数值；

(2)根据所筛选出的数值确定其所对应的导联名称、所属频段及特征空间，分别寻找出60张情感刺激图片所诱发的脑电信号在上述导联及其相应的频段与特征空间上的最大值；

(3)根据获取的最大值确定所对应的室内视觉环境图片，并对图片结合室内设计原理对青少年室内视觉环境进行偏好分析。室内视觉环境图片分析特征主要包括空间形式、色彩布置、灯光设计、材质运用等方面，其目的是确定室内视觉环境对于青少年满意度的影响因素。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，包括以下步骤：

步骤1：通过纸质问卷方式和网络调查问卷方式对于室内视觉环境图片进行情感刺激图片的筛选；

步骤2：通过受试者观看情感刺激图片，同步采集30个导联的脑电图；

步骤3：采用单因素方差分析法对每一个导联进行显著性分析，即求取每一导联的P值，以筛选出在各个特征空间及频段显著性较强的导联；

步骤4：从步骤3中所获得的P值中筛选出所有小于0.05的数值，根据所筛选出的数值确定其所对应的导联名称、所属频段及特征空间，分别寻找出每张情感刺激图片所诱发的脑电信号在上述导联及其相应的频段与特征空间上的最大值，根据获取的最大值确定所对应的室内视觉环境图片，将图片结合室内设计原理，对青少年室内视觉环境的偏好进行分析。

2.根据权利要求1所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，在步骤1中，所述纸质问卷方式为对原始室内视觉环境图片进行初选，优选出具有较好情感刺激效果的室内视觉环境图片；

所述网络调查问卷方法为首先对纸质问卷筛选后的具有较好情感刺激效果的室内视觉环境图片进行网络调查，然后对网络问卷的调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数进行可信度分析，根据不同的分析结果筛选最佳刺激图片，并将其标上满意、一般、不满意的标签。

3.根据权利要求2所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，所述纸质问卷方式采用1～3分的计分方法，其中1分代表不满意，2分代表一般，3分满意，计算每张图片得分的总和，根据得分由高到低从多张原始室内视觉环境图片中筛选出所需张数的图片作为网络调查问卷的图片样本；

所述网络调查问卷方式为：首先对所述图片样本进行网络调查，然后对图片样本进行1～5分的计分，其中1分代表最差，2分代表较差，3分代表一般，4分代表较好，5分代表很好，接着对网络问卷的调查结果采用克朗巴哈的Alpha系数进行可信度分析，计算每张具有调查结果的图片得分的总和，根据得分由高到低从多张室内视觉环境图片中筛选出所需张数的标有满意、一般、不满意标签的最佳刺激图片。

4.根据权利要求1所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，在步骤2中，受试者观看情感刺激图片的方式为：

首先在屏幕上出现一个“开始”字符，1.5秒种后屏幕上随机显示已筛选的情感刺激图片，图片在屏幕上持续出现时间为5.5秒，随后有一个3秒的短暂休息，为受试者的放松时间。

5.根据权利要求1所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，步骤3的具体步骤为：

步骤3.1：对原始脑电信号进行去噪处理；

步骤3.2：对去噪后的脑电信号分别进行4-8Hz、8-10Hz、8-12Hz、12-30Hz和30-49.5Hz的带通滤波处理；

步骤3.3：对每个进行去噪和滤波处理后的导联脑电信号提取满意、一般、不满意3种情感状态下的能量、功率谱、功率谱左右脑的不对称性、方差4种特征空间，并计算每个导联信号的P值。

6.根据权利要求5所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，步骤3.1的具体步骤为：

采用独立分量分析方法对原始30导脑电信号进行盲源分离，通过观察确定分离后的电极微移噪声、眼动伪迹、工频干扰所在通道，并将上述通道所对应的数据置零后重构观测信号，以实现原始脑电信号的噪声去除；

其中，独立分量分析方法采用基于扩展Infomax线性混合模型，迭代次数设置为20，学习率为0.015。

7.根据权利要求1所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，在步骤4中，对室内视觉环境图片的分析特征主要包括空间形式、色彩布置、灯光设计、材质运用。

8.根据权利要求1所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，在步骤1中，所述情感刺激图片主要包括日常生活室内场景图片、学习环境室内场景图片、娱乐环境室内场景图片。

9.根据权利要求1至8任一项所述的基于脑电信号的室内视觉环境满意度分析方法，其特征在于，采集受试者脑电图的试验设备主要包括：

刺激源播放模块，用来随机播放筛选出的情感刺激图片；

脑电信号采集模块，包括EEG脑电同步检测器、脑电放大器，用于将EEG脑电同步检测器采集到受试者的原始脑电信号通过脑电放大器进行放大与模数转换；

同步显示模块，用来对脑电信号采集模块进行数据采集的同时，同步显示脑电波形；

分析模块，用来对采集到的脑电信号进行处理及室内视觉环境满意度分析。

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