，具体网络类型可W根据环境和需要选择，首选藍牙。同时记录对应的标准图片和音 乐的类型。用生物信号分析软件进行处理、统计、分析。得到学习者分类。
[0050] 本发明的具体实施例：
[0051] 1、分别将皮电、皮温、脑电传感器放置于学习者的测量部位，放置前用75%医用酒 精对被试者测量部位进行脱脂。皮电、皮温信号通过腕式藍牙传输，脑电通过套头式藍牙传 输。
[0052] 皮电传感器通常放置于测试者左手的食指。
[0053] 皮温传感器通常放置于测试者左手的小拇指。
[0054] 脑电传感器放置于测试者头部前额，采用单导联干电极结构，可减少测试 [00巧]者的不适感。
[0056] 调试采集接收系统，使得能正常采集信号。
[0057] 2、被测试者处于放松的状态，关闭一切干扰信号（如手机，音响等）。
[0058] 3、播放测试图片要求，每个测试图片显示5秒钟，每种类型的过度要有10秒钟的 间隔，用于数据的区分。同时被测试者可W闭目休息10秒钟。类型的顺序由简到繁如下：
[0059] 背景单色（红、绿、藍、白、黑），5种单色随机播放。属于适用性播放。
[0060] 背景色+字色（字包括；字符、数字、文字等，字的内容随机组合无关联）。搭配组 合如下表：
[0061]
[0062] 去掉背景色与字色同色搭配5种，有效搭配共20种搭配，20种搭配随机播放。
[0063] 背景色+字色+边框色
[0064]
[0065] 去掉边框色与背景色同色搭配20种，有效搭配共80种，80种搭配随机播放。
[006引背景色+字色+字方化增加8个方位变化，共20*8= 160种搭配
[0067] 背景色+字色+边框色+字方位，增加8个方位变化，共80*8 = 640种搭配
[0068] 背景单色+音乐
[0069] 背景色+字色+音乐
[0070] 背景色+字色+边框色+音乐
[0071] 背景色+字色+字方位+音乐
[0072] 背景色+字色+边框色+字方位+音乐
[0073] 音乐的要求
[0074] 节奏、响度、音调的比例：
[0075] 节奏海分钟60节拍（与人的正常屯、率接近），每分钟非60节拍的音乐比例不大 于 30% ;
[0076] 响度；背景音乐的音量小于60分贝（在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小 值），最小值便是60分贝，比例不大于20% ;
[0077] 音调；有高低音变化，要有旋律，可用现有音乐作为背景音乐。例如：肖邦的圆舞 曲、莫扎特的变奏曲等。对不满足要求的音乐，可W用音乐编辑软件处理。
[0078] 所有图片及音乐在测试过程中，由计算机控制播放。
[0079] 4、采集信号的统计分类
[0080] 皮电、皮温、脑电：该S个指标与大部分学习者的注意与疲劳的相关性显著。皮电、 皮温倾向于注意、兴奋，脑电倾向于疲劳。其它某个指标与个别学习者相关，将其作为辅助 指标。
[0081] 例如；类型二背景色+字色测试图片得到的统计分类
[0082] (1)皮电
[008引通过BioNeuroInfiniti软件量化处理的部分皮电数据
[0084]
[0085]
[0086] 通过SPSS统计得到每张图片的皮电值排序。
[0087] 对被试的每张图片的皮电值由低到高进行排序。
[0088] 由皮电统计结果可W直观的看出；黑底藍、藍底绿、白底黑、红底绿、绿底红该五张 图片效果最好；绿底白、黑底红、藍底黑、白底红该四张图片效果中等；黑底白、白底绿、...... 白底藍该八张图片效果较差；绿底藍、藍底红、红底黑该=张图片无效。
[0089] (2)皮温
[0090] 通过BioNeuroInfiniti软件量化处理的部分皮温数据
[0091]
[0092]
[0093] 皮温统计结果图与皮电类似
[0094] 皮温统计结果是；绿底红、藍底绿、黑底藍、红底绿、白底黑该五张图片效果最 好。......
[009引 做脑电波
[0096] 脑电波的分析比较复杂，但它与眼巧动之间有关联性，将其转换成眼巧动次数的 分析更简单方便。用脑电波提取眼巧动的方法已同时申请发明（20141016715.6)和实用 (201420204450.8已授权）新型专利。用该方法得到的被试巧眼次数分布结果；
[0097] 再把皮电、皮温、脑电按图片编号进行综合分析，就可W得到该学习者的类型。可 W通过软件自动完成，并且考虑的因素比较多（色彩冲突，配色不合理）。该里只是说明原 理。示意如下表：
[0098]
[0099]
[0100] 根据上述统计，该学习者属于色彩敏感型。
[0101] W上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用W限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于生物反馈的远程学习者分类方法，其特征在于，该基于生物反馈的远程学 习者分类方法包括以下步骤： 步骤一，采用色彩、文字、字方位、音乐；根据相关理论制作标准图片，色彩包括：背景 色、字体色、边框色； 图片包括： 背景单色为红、绿、蓝、白、黑5种； 背景色+字色，去掉背景色与字色同色搭配5种，有效搭配共20种； 背景色+字色+边框色，去掉边框色与背景色同色搭配20种，有效搭配共80种； 背景色+字色+字方位，有效搭配共160种； 背景色+字色+边框色+字方位有效搭配共640种； 用节奏、响度、音调制作标准背景音乐； 背景音乐每分钟60节拍，每分钟非60节拍的音乐比例不大于30%;响度：背景音乐的 音量小于60分贝，最小值便是60分贝，比例不大于20% ;音调：有高低音变化，要有旋律； 步骤二，对学习者进行多维度的外部刺激，产生多种生物信号； 视觉刺激体现：背景单色，背景色+字色，背景色+字色+边框色，背景色+字色+字方 位，背景色+字色+边框色+字方位； 具体听觉刺激体现：在视觉刺激的基础上，增加背景音乐； 步骤三，再通过传感器，获取相关的生物信号，用生物信号分析软件进行处理、统计、分 析，得到学习者的分类。 生物信号包括皮电、皮温、脑电； 分别将皮电、皮温、脑电传感器放置于学习者的测量部位，即可获取相关的生物信号。2. 如权利要求1所述的基于生物反馈的远程学习者分类方法，其特征在于，标准图片 的制作方法如下： 分辨率是600*800,颜色选择5种基本色：红、绿、蓝、白、黑，进行组合搭配，字方位除去 中心位置，选择8个位置：上、下、左、右、左上、右上、左下、右下，除去中心； 标准图片包括：背景单色5种：红、绿、蓝、白、黑；背景色+字色有效搭配共20种；背景 色+字色+边框色有效搭配共80种；背景色+字色+字方位，有效搭配共160种；背景色+ 字色+边框色+字方位有效搭配共640种。3. 如权利要求1所述的基于生物反馈的远程学习者分类方法，其特征在于，标准背景 音乐的制作方法如下： 节奏、响度、音调的比例： 节奏：每分钟60节拍，每分钟非60节拍的音乐比例不大于30% ; 响度：背景音乐的音量小于60分贝，最小值便是60分贝，比例不大于20% ; 音调：有高低音变化，要有旋律。4. 如权利要求1所述的基于生物反馈的远程学习者分类方法，其特征在于，生 物信号处理流程：用生物信号传感器采集的生物信号，是变化的电压波形信号；用 BioNeuroInf initi软件将波形信号变为具体数据；再把数据导入SPSS统计分析软件，得到 学习者的类型。
【专利摘要】本发明公开了一种基于生物反馈的远程学习者分类方法，包括：采用色彩、文字、字方位、音乐；根据相关理论制作标准图片，色彩包括：背景色、字体色、边框色；用节奏、响度、音调制作标准背景音乐；对学习者进行多维度的外部刺激，产生多种生物信号；再通过传感器，获取相关的生物信号，用生物信号分析软件进行处理、统计、分析，得到学习者的分类。本发明的方法简单，使用方便，能根据学习者的主观意图制定学习内容，提高了学习效率，有利于提高主观能动性的学习兴趣。
【IPC分类】G09B5/06
【公开号】CN104966423
【申请号】CN201510162673
【发明人】许陵, 方玉宏, 王小群, 叶兴梅
【申请人】闽南师范大学
【公开日】2015年10月7日
【申请日】2015年4月8日