隨著新課程改革的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術的普及,"空中課堂"因其不受時空約束,高效便捷的特性倍受教育者的青睞。為了避免師生不能及時互動的局限性,本文提出一種新的教學研究方法,在Fast ICA算法的基礎上,利用學生觀看教師授課視頻時所產(chǎn)生的腦電波數(shù)據(jù)進行科學分析,并通過MATLAB進行仿真實驗。實驗結果驗證了此方法的科學有效性。教育工作者可以利用本文提出的方法及時掌控學生對各知識點掌握的程度以及在學習過程中關注度的變化規(guī)律,從而進一步提高教學效果和改進"空中課堂"的教學系統(tǒng)設置。 

【文章來源】：科技視界. 2018,(33)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
0前言
1“空中課堂”背景
2 腦電波的基本知識[1]
3 EEG信號的采集與去噪
4 快速獨立成分分析法 (FastICA) [1-5]
    4.1 快速獨立成分分析法 (FastICA) 的原理
    4.2 FastICA算法一般步驟[3-6]
    4.3 FastICA的校正[7-8]
5 仿真實驗
6腦電波在空中課堂的應用
7 總結


【參考文獻】：
期刊論文
[1]腦電波傳感器研究及應用[J]. 尹晟霖,李鳳銀,于曉璇,程嘉楷,吉翰云.  電子技術. 2018(07)
[2]基于頻譜相似度的ICA不確定性快速消除[J]. 莫崇相,陸森林.  噪聲與振動控制. 2008(05)
[3]基于FFT-MCC分析的ICA（BSS）盲不確定性消除[J]. 焦衛(wèi)東,楊世錫,錢蘇翔,嚴拱標.  中國機械工程. 2006(07)
[4]汽車駕駛員瞌睡狀態(tài)腦電波特征的初步探索[J]. 王炳浩,魏建勤,吳永紅.  汽車工程. 2004(01)

碩士論文
[1]腦電信號與注意力的關聯(lián)研究[D]. 龔琦.武漢工程大學 2017
[2]行為決策與腦電波特征分析[D]. 沈家全.溫州大學 2017
[3]腦電波信號處理及其在教育中的應用研究[D]. 黃川.華中師范大學 2016
[4]腦電波信號的處理方法與應用[D]. 王佳威.北京郵電大學 2015



本文編號：3618769