可穿戴式脑电图传感器在室内热舒适度测量中的应用

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关键词：文献综述、脑电

本研究应用EEG可穿戴设备来研究不同室内温度下EEG频域变化。招募了 23 名参与者，并在三种环境温度下记录了 EEG 信号：冷 (16 °C)、中性 (24 °C) 和温暖 (31 °C)。然后，进行脑功率谱密度 (PSD) 分析，以研究与热感觉相关的特征。三种热条件之间发现了在额电极和颞电极上测量的几个EEG特征统计学显着差异。

人机交互是过去几十年研究的一个重要课题，旨在确保居住者的福祉以及对建筑物能源消耗的相关影响。建筑环境的一个重要方面是室内热舒适性及其对居住者的影响。个人舒适度模型基于对环境量、居住者行为和生理反应的测量来预测个人特定的热舒适度。

在热舒适测量领域的文献中已经讨论了不同生理信号的使用。其中已被确定与感知的热舒适度高度相关：脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤温度 (ST) 和皮肤电反应 (GSR)，它们是体温调节系统中不同过程的一部分活动。几项研究评估了同时获取不同生理信号的个体的热状态。

实验设计与脑电数据采集

招募23名被试， 9 名男性和 14 名女性，根据对热的感知不同将被试分为三组：冷、中性和温暖，实验设置三种温度条件：(16 °C、24 °C、31 °C)；

使用穿戴式脑电设备以FPz为参考电极，采集AF7、AF8，TP9、TP10的信号，采样率 256 Hz。

被试被要求坐在温度可调的专为本实验设计的，被试坐在房间不做任何活动，交替体验几种温度条件，每个实验持续20分钟，15分钟进行热反应，5分钟记录数据；

脑电数据处理

市电干扰用陷波滤波的形式去除，0.1 Hz~45 Hz带通滤波。应用独立分量分析 (ICA)，去除眨眼成分。从数据中提取具有1s重叠片段的2s长度片段。然后计算功率谱分析 (PSD)，重叠率为 50%。使用 Z-score 归一化方法对输出进行归一化。

实验结果

根据脑电波特征之间的统计显着性评估从便携式 EEG 测量开始区分冷、暖和中性感觉的能力。

结果表明额叶和颞电极的beta 和 gamma，随着温暖的感觉而减少。表示低频段平均功率的特征呈现出相反的趋势（Alpha-beta 比率 AF8、相对 alpha TP9、Theta beta 比率 AF8）。

通过基于 Dwass-Steel-Critchlow-Fligner 成对比较测试的事后分析，进一步研究了特征区分两种不同热条件的能力。成对比较结果表明，冷热感觉之间的所有特征（α-β 比率 TP9、Beta TP10 和 Gamma TP9 除外）都不同。Beta AF8、Gamma AF8 和相对 beta AF8 也显示出中性和温暖条件之间的差异，测量的特征均未显示冷和中性热感觉之间的差异。

4. 结论

实验在受控环境中进行，其中对暴露于温暖、中性和寒冷条件的 23 名受试者进行脑电图测量。考虑到暴露于相同环境条件的受试者感知到的不同热感觉，在进行统计分析之前，根据基于热感觉问卷的结果将生理特征划分和分类为冷、中性和温暖的组别。结果表明，计算出的所有脑电图特征都呈现出冷暖感觉之间的统计差异。

使用便携式设备进行的 EEG 测量显示出与脑电波功率增加或减少方面的热感觉相关。温暖的感觉可能与 alpha 和 theta 波的增加有关，这表明当受试者暴露在温暖的环境中时，注意力往往会降低，无法保持专注。另一方面，在寒冷的条件下，β和γ波的活动会增加，它们是与高心理活动相关的主要脑电波。同时，高水平的β和γ可能是高压力的同义词，表明寒冷的环境比温暖的环境更具压力。

英文原文：Application of wearable EEG sensors for indoor thermal comfort measurements

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