不同LED照明環(huán)境下學(xué)生的腦電信號變化

不同LED照明環(huán)境下學(xué)生的腦電信號變化摘要：不良的教室照明容易使學(xué)生疲勞、減少學(xué)習(xí)效率。通過實驗室模擬教室照明，讓學(xué)生在不同照度(500lx、1000lx、1500lx、2000lx、2500lx、3000lx)和色溫(4000K、5000K、6500K)構(gòu)成的LED照明環(huán)境下學(xué)習(xí)3h，每0.5h監(jiān)測一次腦電信號(EEG)，測量δ波、θ波、α波和β波節(jié)律，分析頻帶能量比例R值，判斷腦疲勞程度和精神興奮性的變化。成果表明：隨著照度的提高，腦疲勞先減小后增大，2000lx照度組的腦疲勞最低，闡明過高的照度更容易引發(fā)腦疲勞；精神興奮性起初變化不明顯，超出1500lx后明顯提高。隨著色溫的提高，腦疲勞逐步增加，精神興奮性先增加后減??；光照時間的影響與色溫相似，腦疲勞隨著時間的增加而加深，且速度加緊；精神興奮性隨時間的增加先提高后減少。核心詞：LED；教室照明；照度；色溫；腦電信號引言學(xué)習(xí)是一種不停從事腦力勞動的過程，期間出現(xiàn)的腦力能力下降、作業(yè)機能衰退的現(xiàn)象稱之為腦疲勞，具體體現(xiàn)為學(xué)習(xí)效率下降、注意力不集中、記憶力下降、反映遲鈍等[1]。不良的照明環(huán)境會加速腦疲勞的產(chǎn)生和加重腦疲勞的程度，不同的照明環(huán)境下，腦疲勞程度也不盡相似。LAL和CRAIG[2]認為腦電信號(EEG)是最適合作為疲勞評價的生理指標；曾堃等[3]通過主觀量表和EEG數(shù)據(jù)，對心內(nèi)科CICU病房白光環(huán)境要素與情緒的關(guān)系進行了探討。為理解不同的LED照明環(huán)境對學(xué)生腦疲勞的影響，在實驗室設(shè)定不同的色溫和照度環(huán)境來模擬教室照明，測試學(xué)生的腦電信號隨時間的變化狀況，評判適宜的色溫和照度組合，為教室照明環(huán)境設(shè)計提供參考。法律規(guī)定，對公司商品包裝著作權(quán)的侵權(quán)能夠根據(jù)因侵權(quán)造成的損失來擬定賠償數(shù)額，也能夠?qū)⑶謾?quán)所得的全部利潤都上交進行賠償。對于國家規(guī)定的賠償制度，要按照賠償制度的3-5倍繳納罰款，同時也要支付其它的有關(guān)費用。1腦疲勞的評價辦法1.1腦疲勞評定辦法的選擇腦疲勞的評定辦法重要有四種：主觀察評法、心理學(xué)和行為學(xué)指標評定法、生化指標評定法和生理指標評定法[6](見表1)。其中，通過腦電波測試的生理指標鑒定法現(xiàn)在最成熟，腦電信號成為應(yīng)用最廣泛的中樞神經(jīng)系統(tǒng)變化的評價指標。表1腦疲勞的4種評定辦法比較Table1Comparisonsoffourassessmentmethodsforbrainfatigue評定辦法內(nèi)容優(yōu)缺點主觀察評法基于主體的自我感受與評價評分主觀、原則不統(tǒng)一、只能定性分析心理學(xué)和行為學(xué)指標評定法慣用機器視覺法,由攝像頭統(tǒng)計眼瞼運動、臉部表情等特性,運用計算機識別,通過人工篩檢判斷腦疲勞的閉眼時間等評價指標人工篩檢耗時長、誤差較大、應(yīng)用較少生化指標評定法通過檢測胰島素、皮質(zhì)醇、5-羥色胺、多巴胺等激素水平評價疲勞的狀態(tài)需要提取血液,對樣本造成創(chuàng)傷,難以推廣生理指標評定法分析腦電波的生理信號,定量評價腦疲勞程度與大腦反映直接有關(guān)、無創(chuàng)、應(yīng)用最廣泛1.2腦電信號的分類與評價指標腦電波(Electroencephalogram,EEG)來源于錐體細胞頂端樹突的突觸后電位，統(tǒng)計了大腦活動時的電波變化，是腦神經(jīng)細胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映[7]。腦電波信號的頻率范疇較大(0～100Hz)，根據(jù)腦部不同的功效、病理或狀態(tài)分為不同的頻帶，最少存在4個重要的波段：δ波、θ波、α波和β波[8](見表2)。睡眠時還可能出現(xiàn)的其它波形，如σ波、λ波、μ波、κ-復(fù)合波、駝峰波等，不在本研究的范疇內(nèi)。腦電信號隨著人的精神負荷變化產(chǎn)生波動，學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中，α波越多表明人越放松；δ波和θ波越多，β波越少，則越疲勞。頻帶能量比例(FBER值，下列簡稱R值)即δ波、θ波、α波和β波的功率值占四種波總功率值的比例[11]，通過R值的變化能夠判斷大腦皮層的興奮度和腦疲勞程度，反映不同色溫、照度和時間參數(shù)對腦疲勞的影響。其中δ波和θ波為睡眠波，腦電波中Rδ值和Rθ值增大時表達困倦感加強，能夠通過判斷Rδ+θ值來描述腦疲勞的程度。α波和β波與精神興奮性和焦慮感有關(guān)，人在放松的狀況下α波占大部分，當(dāng)精神興奮性提高時β波增多，隨著著焦慮感的增加，能夠通過Rα值和Rβ值的變化來判斷精神興奮程度。表2腦電波的4種波形比較Table2ComparisonsoffourwaveformsofEEG腦電波頻率范疇作用δ波0.5～4Hz人在極度疲勞和昏睡或麻醉狀態(tài)下出現(xiàn),蘇醒時沒有加強現(xiàn)象θ波4～8Hz人在深度松弛狀態(tài)時出現(xiàn)此波,在受挫或者郁悶時極為明顯α波8～14Hz無外加刺激時,頻率恒定;人在蘇醒、安靜并閉眼時該節(jié)律最明顯,睜開眼睛(受到光刺激)或其它刺激時,立刻消失[9]β波14～30Hz表達大腦皮層的興奮狀態(tài),精神緊張、情緒激動或亢奮時出現(xiàn),此時人腦意識蘇醒,比較敏感[10]1.3腦電信號的檢測與分析使用美國某公司生產(chǎn)的MP150多導(dǎo)生理統(tǒng)計儀及其專用的數(shù)據(jù)線和電極片采集統(tǒng)計，通過與之配套的AcqKnowledge軟件進行數(shù)據(jù)提取，能夠算出δ、α、β和θ波各頻段的功率平均值。進而得出δ、α、β和θ波四種波段的頻帶能量比例R值作為腦疲勞評價指標。將δ波的頻帶能力比例記作Rδ，θ波的頻帶能量比例記作Rθ，α波和β波分別記作Rα和Rβ。頻帶能量比例R值采用下列公式計算：Eall(k)=∑E(j)(k)j(1)(2)其中，k表達腦電信號的頻段編號，j表達α、β、θ、δ中的任意一種波段，表達該波段的功率值，Eall(k)表達四個波段的總功率值。空間大數(shù)據(jù)可考慮采用GIS平臺進行管理，非空間大數(shù)據(jù)組織按照一定的方式和規(guī)則對多源大數(shù)據(jù)進行歸并、存儲、解決的過程。根據(jù)非空間大數(shù)據(jù)種類較多等特性，大數(shù)據(jù)中心提供多個存儲方式來支撐非空間大數(shù)據(jù)的存儲組織。2實驗辦法1)實驗參數(shù)的設(shè)定。教室、圖書館等教育建筑需滿足學(xué)生學(xué)習(xí)的功效規(guī)定，照度不適宜過高。研究表明人眼的視覺功效曲線隨著照度的升高而提高，在3000lx左右達成峰值，超出3000lx后，視覺功效反而下降。因此，教室工作面照度值的最高值設(shè)定為3000lx[12]。參考GB50034《建筑照明設(shè)計原則》推薦的照度分級規(guī)定，將實驗環(huán)境的照度值劃分為500lx、1000lx、1500lx、2000lx、2500lx和3000lx六種水平[13]。色溫選用4000K、5000K和6500K三種慣用色溫，每0.5h監(jiān)測一次學(xué)生的腦電信號，觀察其變化趨勢。2)實驗對象。通過對招募的大學(xué)生志愿者進行預(yù)實驗，持續(xù)3天進行生理指標測試，篩選出成果穩(wěn)定的10名志愿者，隨機分為2組，輪流進行實驗，每組測試后休息1天。蕭飛羽左腕上的鋼環(huán)轉(zhuǎn)動得越來越快，顯然與否接受天問大師的賭約他一時難以取舍。當(dāng)他終于按住轉(zhuǎn)動的鋼環(huán)，目光卻落在武成龍身上。武成龍似乎懂得他企圖進一步擬定什么匆匆傳音：“語出無悔，承諾是金，天問大師和紫陽道長口碑更勝只手拿云。只是除了黑白雙煞實力不為屬下所知，其別人應(yīng)戰(zhàn)會有違三少收服天問大師和紫陽道長的初衷?！?)實驗流程。通過實驗室模擬教室照明環(huán)境，選用相似型號不同色溫的LED燈管，通過變化燈管的數(shù)量和高度來變化工作面的照度，實現(xiàn)設(shè)定的光環(huán)境。志愿者每天下午兩點開始實驗，光照前測試一次腦電信號，然后開始自習(xí)，每0.5h再測試一次。實驗持續(xù)3h，期間能夠閱讀和書寫，不能使用手機、平板電腦等電子設(shè)備。3實驗成果3.1色溫對腦疲勞的影響隨著色溫的提高，Rδ+θ值增加，表明受試者的腦疲勞程度越高，6500K色溫引發(fā)腦疲勞的程度最高，而4000K最低；Rα值的變化趨勢正好相反；Rβ值變化不明顯，但5000K色溫的Rβ值最高，闡明此時被試者的精神興奮性最高，腦疲勞程度適中(見圖1)。學(xué)習(xí)效率的提高隨著著一定的腦疲勞和精神興奮性提高和焦慮感，綜合Rδ+θ值、Rβ值和Rα值的變化，發(fā)現(xiàn)5000K色溫條件下，受試者的腦疲勞程度不高，但精神興奮性最佳。首先，我們需要把理解人類思維的運作方式放在更高的優(yōu)先級上，特別是有關(guān)我們自己的智慧和同情心是如何培養(yǎng)出來的。如果我們在人工智能上投入太多，而在開發(fā)人類頭腦方面的工作太少，那么復(fù)雜的計算機人工智能可能只會增強人類的愚蠢，并培養(yǎng)我們最壞（但可能也是最強大）的沖動，其中涉及貪婪和仇恨。為了避免這樣的成果，對于我們投資于改善人工智能的每一美元和每一分鐘，明智的選擇應(yīng)當(dāng)是將其投資在探索和發(fā)展人類意識方面。圖1Rδ+θ值、Rα值和Rβ值隨色溫的變化趨勢圖Fig.1TrendchartofRδ+θ,RαandRβvaluewithcolortemperature3.2照度對腦疲勞的影響隨著照度的提高，Rδ+θ值先減小后增大，2500lx對應(yīng)的Rδ+θ值最大，2000lx對應(yīng)的Rδ+θ值最小，闡明過高的照度更容易引發(fā)腦疲勞，且程度更深，在合理的照度范疇內(nèi)，腦疲勞的程度隨著照度值的提高而減小。隨著照度的增加，Rα值先增加后減小，1500lx對應(yīng)的Ra值最大，3000lx對應(yīng)的Rα值最小(見圖2)；照度不大于1500lx時，Rβ值基本穩(wěn)定，變化不明顯，超出1500lx后快速增加，3000lx對應(yīng)的Rβ值最高，1500lx對應(yīng)的Rβ值最小，闡明低于1500lx的范疇內(nèi)，受試者處在一種較為放松的學(xué)習(xí)狀態(tài)。隨著照度的提高(不超出1500lx)，學(xué)生的精神興奮度變化不明顯，照度超出1500lx后，學(xué)生的精神興奮性受到刺激快速提高，同時腦疲勞也開始增加。綜合考慮腦疲勞程度和精神興奮性，照度最佳水平為2000lx。圖2Rδ+θ值、Rα值和Rβ值隨照度的變化趨勢圖Fig.2TrendchartofRδ+θ,RαandRβvaluewithillumination圖3Rδ+θ值、Rα值和Rβ值隨光照時間的變化趨勢圖Fig.3TrendchartofRδ+θ,RαandRβvaluewithtime3.3光照時間對腦疲勞的影響隨著光照時間的延長，Rδ+θ值逐步增大，超出2.5h后急劇增加，闡明光照時間越久，腦疲勞程度越深，且逐步加速。隨著光照時間的增加，Rα值逐步減少，光照前期緩慢變小，超出1.5h后，Rα值快速下降；Rβ值先增加后減小，光照2h左右Rβ值最高(見圖3)；綜合Rα值和Rβ值的變化規(guī)律，闡明光照時間在2h內(nèi)，受試者的精神興奮性隨光照時間的增加逐步緩慢增高，超出2h后，精神興奮性減少，腦疲勞程度加深。綜合考慮腦疲勞程度和精神興奮性，最佳光照時間為1.5h或2h。4結(jié)論隨著色溫的提高，被試者的腦疲勞程度增大，6500K色溫下學(xué)生的腦疲勞最嚴重；5000K色溫的精神興奮性最高，腦疲勞程度適中。隨著照度的增加，腦疲勞先減小后增大；過高的照度更容易引發(fā)腦疲勞，并且腦疲勞程度更深；在合理的照度范疇內(nèi)(不超出1500lx)，腦疲勞的程度隨著照度值的提高而減??；綜合考慮腦疲勞和精神興奮性的規(guī)定，照度最佳水平為2000lx。隨著光照時間的增加，受試者的腦疲勞程度越深；受試者的精神興奮性隨光照時間的增加逐步增高，且增加速度較為緩慢；光照時間超出2h后，精神興奮性減少，腦疲勞程度加深。綜合考慮腦疲勞程度和精神興奮性的規(guī)定，最佳光照時間為1.5h或2h。固然，這僅是一種實驗的成果，還不能闡明這就是完整的科學(xué)結(jié)論，有關(guān)LED照明環(huán)境下腦疲勞的問題尚有待進一步的研究。參考文獻[1]夏嵐,王見榮,梁妃學(xué),等.基于生理信號的精神疲勞評定[J].南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報,,32(6):870-873.[2]LALSAROJKL，CRAIGA.Acriticalreviewofthepsychophysiologyofdriverfatigue[J].BiologicalPsychology，，55(3):173-194.[3]曾堃，郝洛西.EEG作為光與情緒實驗辦法的探討——以心內(nèi)科CICU模擬病房白光環(huán)境實驗為例[J].照明工程學(xué)報，，28(6):42-47.[4]曹雪亮,苗丹民,劉練紅.腦力疲勞評定辦法現(xiàn)狀[J].醫(yī)學(xué)爭鳴,,27(4):382-384.[5]張海軍,王浩川.多導(dǎo)聯(lián)EEG信號分類識別研究[J].計算機工程與應(yīng)用,,44(24)：228.[6]季忠,秦樹人,彭麗玲.腦電信號的當(dāng)代分析辦法[J].重慶大學(xué)學(xué)報,,25(9):108-112.[7]楊仁桓,宋愛國,徐寶國.基于諧波小波包變換的腦電波基本節(jié)律分析[J].東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),,38(6):996-999.[8]韓清鵬.運用EEG信號的小波包變換與非線性分析實現(xiàn)精神疲勞狀態(tài)的鑒定