CN113229830A - 一种基于脑电信号的光环境测评方法 - Google Patents

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黄玲
薄淇元
程瑜
李欣欣
李林霞
姚璐媛
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Lanzhou University of Technology
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Abstract

本发明提供了一种基于脑电信号的光环境测评方法，属于光环境评测领域包括：选定第一组光照参数，实验对象适应该环境达到设定时间；采用Stroop颜色测试实验方法对实验对象进行语义颜色测试；同时，所述信号采集设备采集实验对象的脑电信号数据，完成一轮实验；实验对象对当前的光环境和实验难度做出评价；评价完成后，改变光照参数，重复前三步；更换实验对象进行前四步的操作；所有实验对象完成实验后，将采集到的脑电信号数据进行处理分析，并计算得到不同实验对象在不同光照环境下的alpha功率；将不同实验对象在不同光照环境下计算得到的alpha功率进行比较，从而得出光环境评测结果。该方法可直观反应光刺激对于大脑活动的影响，评价结果更加准确。

Description

一种基于脑电信号的光环境测评方法
技术领域
本发明属于光环境评测领域，具体涉及一种基于脑电信号的光环境测评方法。
背景技术
光是人类赖以生存和工作的自然资源之一，照明设备的出现将人类的工作时间大大延长，提高了人类的生产能力，推动了社会的快速发展，良好的室内光环境不仅影响着人体对于外界信息的接收，更参与和影响人的多种生理活动，与人体健康息息相关。在以往的研究中，对于室内光环境的研究通常采取主观问卷的形式，或根据语义评价的形式对光环境进行评价。但是，通过调查问卷的形式，统计人的主观感受以对光环境进行评价，这种评价体系始终难以得到客观值对光环境进行量化评价。因此，对于最佳光照参数的研究也存在一定争议。已有研究表明大脑活动中的alpha波(8-12Hz)与精神状态密切相关，人在亢奋或激动时的alpha活动较低，而在平静状态时的alpha活动则较低。因此，本发明针对目前缺少光环境客观评价方法的问题，采用了脑电信号(EEG)评估不同的光照环境，设计了不同光照参数下的认知实验，通过分析采集到的数据得出在暖-暗环境下大脑活动最为稳定，能够促进工作学习效率。本发明可为室内灯光设计提供参考。
尽可能多的光照参数组合；其次，可以采用控制变量法研究每一个光照参数对认知过程的影响，即研究某一光照参数时保持其它参数不变，最后，可以选择更多的实验对象，增加年龄跨度和性别差异，使实验结果更具有普适性。
本方发明旨在解决光环境评测缺少客观依据的问题，使用了脑电信号对光环境展开研究，研究结果可为是室内灯光设计提供参考。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于脑电信号的光环境测评方法。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于脑电信号的光环境测评方法，包括以下步骤：
步骤1、选定第一组光照参数，实验对象适应该环境达到设定时间；
步骤2、采用Stroop颜色测试实验方法对实验对象进行语义颜色测试；同时，所述信号采集设备采集实验对象的脑电信号数据，完成一轮实验；
步骤3、实验对象对当前的光环境和实验难度做出评价；
步骤4、评价完成后，改变光照参数，重复步骤1至步骤3；
步骤5、更换实验对象进行步骤1至4的操作；
步骤6、所有实验对象完成实验后，将采集到的脑电信号数据进行处理分析，并计算得到不同实验对象在不同光照环境下的alpha功率；
步骤7、将不同实验对象在不同光照环境下计算得到的alpha功率进行比较，从而得出光环境评测结果。
优选地，所述步骤6具体包括：
步骤6.1、对脑电信号数据进行滤波预处理；
步骤6.2、将滤波后的数据进行小波变换，分解得到alpha频段；
步骤6.3、计算alpha频段的平均功率。
优选地，所述步骤6.1使用带通滤波器对脑电信号数据进行预处理，带通滤波器保留0-50Hz的数据；所述步骤6.2将滤波后的数据进行小波变换，分解得到alpha频段为8-12Hz。
优选地，所述信号采集设备为脑电波检测仪，所述脑电波检测仪的信号通过蓝牙将采集的脑电信号数据传输到PC端的数据处理软件中进行处理。
本发明提供的基于脑电信号的光环境测评方法具有以下有益效果：
(1)本发明使用了脑电信号作为研究对象，脑电信号是大脑活动的客观体现，可直观反应光刺激对于大脑活动的影响；
(2)本发明使用了Stroop实验激发大脑活跃状态，避免了其他活动的影响；
(3)本发明针对大脑枕区的alpha(8-12Hz)频段的活动，评价结果更加准确；
(4)该测评方法为室内灯光设计提供了参考。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1的基于脑电信号的光环境测评方法的流程图；
图2为数据处理流程；
图3为Stroop颜色测试实验色块图；
图4为Stroop颜色测试实验实验流程图；
图5为脑电电极位置示意圈。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本发明提供了一种基于脑电信号的光环境测评方法，本实验要探究的是光环境对脑认知过程的影响，为了尽可能的创造合适的光环境，实验选择在夜晚安静的环境中进行；将模拟室内环境设置为预定的标准测试光环境；实验开始前，实验对象佩戴好信号采集设备并调试正常运行；本实施例中信号采集设备为脑电波检测仪，脑电波检测仪的信号通过蓝牙将采集的脑电信号数据传输到PC端的数据处理软件中进行处理；为了避免延期效应，实验者在当前光环境下适应2min，适应期结束后开始实验。
具体的，本实验基于EMOTIV公司的EPOC+脑电波检测仪及EEG软件编程接口进行数据采集和处理，数据处理流程如图2所示，本研究所用电信号为仪器经过CMS/DR降噪配置处理后的时域信号，共有AF3、AF4、F3、F4、FC5、FC6、T7、T8、P7、P8、O1、O2、F7、F8，如图5所示，14个电极和2个参考电极按照国际10-20系统分布。采样频率为128Hz,16位A/D分辨率。每次佩戴仪器时使用EmotivXavierControlPanel软件检测电极与大脑连接程度，所有电极连接良好后再进行实验。
具体如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、选定第一组光照参数，实验对象适应该环境达到设定时间，本实施例中是适应时间为2分钟；
步骤2、采用Stroop颜色测试实验方法对实验对象进行语义颜色测试；同时，信号采集设备采集实验对象的脑电信号数据，完成一轮实验；每一轮实验需完成4种不同难度的实验；
具体的，采用Stroop颜色测试实验来激发不同的认知工作量，分为level 0、1、2、3共4种认知工作量，随着等级的提升，实验的难度逐渐增加，在level 0下，实验者注视屏幕光标，不做任何活动，为无任务状态；在level 1下，要求实验者说出字体颜色；level 2与1相同，但字体颜色与字义不匹配；在level 3下，要求实验者在2s内完成level 2，每个level内共有7个颜色，如图3所示。
本实施例使用普通LED照明光源，将光源置于实验对象前方，为了使实验对象周围的光照环境尽可能均匀，实验在具有光反射结构的房间进行。设置了2类4组不同的光照参数，如表1所示，分别为(1)冷-暗(5600K，3.5W)，(2)冷-亮(5600K，7W)，(3)暖-暗(2700K，3.5W)，(4)暖-亮(2700K，7W)。
表1实验中使用的光源
Figure BDA0003074278160000051
步骤3、实验对象填写问卷调查表，对当前的光环境和实验难度做出评价，评价标准从暗到亮共有0-9指标，0不舒适，9为舒适，同理实验难度0为易，9为难；
具体的，每完成1次level后休息30s并对本次实验的难度进行打分，完成4次实验后，改变光照参数，进行下一轮次的实验，每位实验者共进行4*4共16次实验，实验流程图如图4所示。
步骤4、评价完成后，改变光照参数，重复步骤1至步骤3；
步骤5、更换实验对象进行步骤1至4的操作；
步骤6、所有实验对象完成实验后，将采集到的脑电信号数据进行处理分析，并计算得到不同实验对象在不同光照环境下的alpha功率；如图2所示，具体包括：
步骤6.1、对脑电信号数据进行滤波预处理；本实施例使用带通滤波器对脑电信号数据进行预处理，带通滤波器保留0-50Hz的数据；
步骤6.2、将滤波后的数据进行小波变换，分解得到alpha频段；本实施例得到的alpha频段为8-12Hz；
步骤6.3、计算alpha频段的平均功率。
步骤7、将不同实验对象在不同光照环境下计算得到的alpha功率进行比较，从而得出光环境评测结果。
通过对不同条件下的alpha功率和P1，N1值进行方差分析得到的结果，具体操作是将所有被试的数据求平均值，然后任务1，2，3的均值与任务0的求商，光照环境下的均值与白天无光照的求商，计算后查表可得到P值。
实验结果显示随着任务难度的增加，枕区的alpha功率随之降低，但高光照强度下则没有表现出明显变化规律，分析主要原因是因为随着光源功率的增加，光源亮度增强，而人眼对光强敏感，从而造成大脑皮层活动异常。通过方差分析(ANOVA)本发明发现两个光照参数对枕区的alpha平均功率影响显著(F(3,21)＝87.33，p<0.001)；同时，任务难度对枕区alpha平均功率影响显著(F(3,21)＝3.14，p<0.05)，这表明任务难度越高，alpha功率越高。通过功率谱密度图可以发现，当光照强度由弱变强时，大脑枕区的活动明显增强；色温由暖变冷时，大脑枕区的活动稍有增强，这也说明光照强度对大脑活动影响显著。
表2方差分析结果
Figure BDA0003074278160000061
为了探究不同光照条件、不同认知工作量下枕区的alpha频段功率变化情况，对任务间的差值(任务0和任务1的差值，任务1和任务2的差值，任务2和任务3的差值)进行方差计算，即进一步计算任务间枕区alpha功率的差值，目的是对变化率进行研究，如表2和表3所示，方差分析表明光照条件为暖-暗时，枕区alpha功率变化最为平稳。
Figure BDA0003074278160000062
Figure BDA0003074278160000063
任务Tn时枕区alpha平均功率。
表3任务间alpha功率差值方差
Figure BDA0003074278160000064
本发明是通过认知活动(模拟日常工作学习)来对光环境进行测评的，本发明的测评结果表明，水果店、商场的灯光设计多以暖色调为主，暖色调激发大脑活跃状态，更能吸引顾客；路灯的灯光设计多以冷色调为主，冷色调抑制大脑活跃状态，更能保持集中注意；通过上述的数据分析本实验在暖暗环境下的alpha功率是最低的，并且任务间的变化率也最低，说明此环境下大脑活动稳定，有利于提高效率。因此，在工作和学习场合使用暖暗灯光可以提高效率；在对安全要求高的场合使用冷亮灯光可以提高人员的警觉度。
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于脑电信号的光环境测评方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、选定第一组光照参数，实验对象适应该环境达到设定时间；
步骤2、采用Stroop颜色测试实验方法对实验对象进行语义颜色测试；同时，所述信号采集设备采集实验对象的脑电信号数据，完成一轮实验；
步骤3、实验对象对当前的光环境和实验难度做出评价；
步骤4、评价完成后，改变光照参数，重复步骤1至步骤3；
步骤5、更换实验对象进行步骤1至4的操作；
步骤6、所有实验对象完成实验后，将采集到的脑电信号数据进行处理分析，并计算得到不同实验对象在不同光照环境下的alpha功率；
步骤7、将不同实验对象在不同光照环境下计算得到的alpha功率进行比较，从而得出光环境评测结果。
2.根据权利要求1所述的基于脑电信号的光环境测评方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
步骤6.1、对脑电信号数据进行滤波预处理；
步骤6.2、将滤波后的数据进行小波变换，分解得到alpha频段；
步骤6.3、计算alpha频段的平均功率。
3.根据权利要求2所述的基于脑电信号的光环境测评方法，其特征在于，所述步骤6.1使用带通滤波器对脑电信号数据进行预处理，带通滤波器保留0-50Hz的数据；所述步骤6.2将滤波后的数据进行小波变换，分解得到alpha频段为8-12Hz。
4.根据权利要求1所述的基于脑电信号的光环境测评方法，其特征在于，所述信号采集设备为脑电波检测仪，所述脑电波检测仪的信号通过蓝牙将采集的脑电信号数据传输到PC端的数据处理软件中进行处理。
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Title
辛淞等: "基于主观评价和生理脑电的光舒适评价研究", 《青岛理工大学学报》 *

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