常用的有theta-beta比例,beta-alpha比例,以及beta/(theta + alpha)。本測試使用g.tec和賦思頭環數據,也進行了前述三項指標的對比分析,結果如下圖所示(圖5),快慢波比例值的吻合度非常高。圖5. 快慢波比例算法分析 檢測結果:綜上,在實驗室條件下,對同一批受試者在同樣的認知任務下同時、同步記錄的腦電波數據,進行時域、頻域、和快慢波比例算法等分析,發現賦思可穿戴腦電波頭環的信號與醫療級別的腦電系統G.SAHARA/G.Nautilus所記錄信號具有高度一致性,相關程度在91%-92%之間。 作者簡介:鄭子龍,認知神經科學碩士,目前就職于中國科學院心理研究所(任研究助理),在Journal of Neurolinguistics等國際學術雜志發表腦電波研究論文2篇。 參考文獻Rad□ntz錛 Thea. (2018). Signal Quality Evaluation of Emerging EEG Devices. Front Physiol. 2018; 9: 98.Pope et al. (1995). Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task. Biol. Psychol. 40錛 187C195.Nunez et al. (2006) Oxford University Press錛 Electric fields of the brain: the neurophysics of EEG (2nd Ed.). New York錛 pp163-166.Luck錛 Steven J(著)錛 洪祥飛 劉岳廬(譯)《事件相關電位基礎》(第二版),華東師範大學出版社,