文 献 综 述
1、研究背景及意义
随着互联网的不断发展，当今社会信息化程度越来越高，人-机系统的结构愈发复杂，人在系统中需要承担更大的脑力劳动。长时间高强度脑力工作不但影响工作绩效，降低劳动者的工作水平，还会诱发脑力疲劳。为了维护操作者高质量的操作水平和他们的身体健康，人机系统中的操作人员的脑力疲劳水平应该处于适中水平[1]。对操作者的脑力负荷情况进行监测，不仅能保证良好的工作质量，还能避免操作者在高负荷脑力状态下进行工作，造成不必要的风险。因此，脑力负荷研究与监测具有重要的现实及应用意义。
脑力疲劳可以由主观意愿控制，会受多种因素影响，而且目前没有定量的指标衡量脑疲劳程度，因此精确地判断脑疲劳程度是非常艰难的一项工作[2]。目前，关于脑力疲劳的研究方法主要包括主观评价法和客观评价法。
主观评价法为操作者完成任务后让其根据一些定义和规则来陈述操作过程中的脑力负荷感受，或根据其感受对脑力负荷进行打分。主要采用的测量方式是调查问卷，如美国宇航局的任务负荷指数量表（NASA-TLX）、日本产业卫生学会提出的《疲劳自觉症状调查表》和 Stanford 睡眠尺度问卷等，肖元梅等[3]通过信度和效度两个角度评价了主观负荷评估技术（SWAT）和任务负荷指数量表（NASA-TLX），结果显示，SWAT与NASA-TLX量表在信度和效度检验中表现良好，能够成为脑力负荷评价的有效工具。客观测量法主要包括心理学、行为学测量法和生理学测量法。其中生理测量法通过测量生理指标监测脑力负荷的状态，采用的生理参数主要有心率（Heart Rate，HR）、心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）、眼电图（Electrooculomotogram，EOG）、自发脑电( electroencephalography，EEG) 及事件相关电位( event-related potentials，ERPs) 等，提取能够表明脑力疲劳的特征参数，并根据这些参数进行评价脑力疲劳大小的方法。生理学指标评定法是一种不受主观因素影响的客观评定方法，现已被广泛应用于脑疲劳的研究之中。
2、国内外研究现状
2.1事件相关电位
对被试的感觉系统或大脑外加特定的刺激，采集其进行相关刺激的认知加工时产生的电生理信号，对电生理信号变化进行平均叠加得到的电位即为 ERP。范晓丽等[4]利用ERP技术研究 2-back任务下长时间的工作记忆所诱发的脑力疲劳的脑电特征变化，从而获取脑力疲劳评价的客观指标。结果表明P300和ERN成分的波幅可作为评价工作记忆任务下脑力疲劳模型的有效指标。Horat等[5]使用标准 oddball 范式诱发事件相关电位，并通过增加运算量以区分高低负荷，实验结果表明:在潜伏期方面,低负荷和高负荷的P2和P3a的潜伏期没有变化，但P3b在高负荷下有更长的潜伏期;在幅值方面，随着任务难度的增加P2、P3a和P3b的幅值都显著性降低。Miller等[6]使用一种新型的oddball范式，将主任务难度等级划分为8级，也得到了相同的结论，N1、P2、P3与任务难度呈负相关，其中P3的成分更为显著,表明事件相关电位中P3对于任务难度的变化表现更加敏感，可以作为检测脑力负荷的一个重要指标。Zhao 等[7]发现被试在完成90 min 模拟疲劳驾驶之后，电极Fz和Cz上的P300的幅值明显下降，且潜伏期变长。 Fowler[8]的研究中表明P300潜伏期的延长是由于负荷而导致的感、知觉信息处理速度变慢，并认为P300的幅值和潜伏期都是评价脑力负荷的有效参数。
2.2基于脑电频谱特征的脑疲劳研究现状
脑电信号（EEG）是一种典型的非平稳随机信号，具有以下几个特点：
