导　　师： 詹长安

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 南方医科大学

摘　　要： 心算任务(Mental Arithmetic task，MAtask)是常见的认知任务之一。根据心算任务的复杂度和任务完成人的认知能力，可能存在三种不同的认知策略。其中对于大脑中没有直接答案的复杂心算题，需要调用任务完成人的工作记忆（Working Memory, WM），而其心算能力、问题复杂度和完成题目规定的时间共同决定其大脑的工作负荷水平，并可能会造成不同程度的急性心理压力。因此，研究受试者在完成不同复杂度的心算任务中的大脑工作状态，有望揭示心算策略、以及与心算任务密切相关的心理压力和工作记忆的心理生理机制，在认知神经科学领域具有重要的意义。　　脑电(EEG)是一种被广泛地应用于认知研究领域的大脑皮层活动检测技术。其毫秒级的时间分辨率有助于研究者通过分析不同的认知活动下特定频带的脑电节律波的能量分布特性和动态时间过程，去有效地揭示相应的大脑认知过程和思维活动。然而，有关脑电theta波、alpha波和beta波在不同难度的心算任务中的能量分布的研究结果均存在一定的争议。其次，不同难度心算任务中theta波、alpha波和beta波的动态特性尚未知晓。另外，为得到可靠的基于单通道脑电信号的认知研究结果，需要开发适合于单导脑电信号的眼电伪迹去除算法。　　本文招募19位健康受试者完成两种难度的心算任务，同步采集多通道脑电数据。有5名受试者实验中途退出，故仅14位受试者完成整个实验并获得高质量的脑电数据用于后续分析。本文首先对脑电数据进行预处理以提高信噪比，然后计算不同难度心算任务条件下脑电theta波、alpha波和beta波的功率谱估计和时频分析，以检验脑电节律波的功率谱及其动态特性与认知任务进程及其复杂度的关系。为实现单通道脑电信号中的眼电伪迹去除，本文还提出了基于离散�

关 键 词： 脑电信号 眼电伪迹去除 小波变换 功率谱估计 时频分析 心算任务复杂度

领　　域： [] []