本文主要是介绍飞行员的心理状态是怎样的？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。
关键词：脑科学、飞行员、人因工程
驾驶舱是一个天然的多任务工作环境，出现的各种干扰都会导致航空事故发生。飞行员工作负荷的自动表征对于防止这类事故的发生至关重要。
由于工作负荷涉及解决任务的认知、神经生理和知觉过程，因此它受个人能力、动机和情绪状态的影响。虽然工作负荷的多面性使人们无法直接研究它，但从各种可量化的变量中推断工作负荷是可行的。
在认知状态评估的特殊情况下，脑电图正成为解决其表征的首选传感器。
因此，本研究的目的是通过对脑电图信号的分析来描述飞机驾驶员在驾驶舱内的心理工作负荷。
本文包含以下内容：
图1 全文思维导图
01相关研究背景
测量工作负荷的机制可以分为两大类：基于主体感知的主观测量和基于生理反应的客观评分。一方面，主观测量是评估心理工作负荷最常用的方法，NASA任务负荷指数(TLX)是在研究对象使用各种人机界面系统时，用来了解工作负荷水平的测试。该问卷根据六个子变量的加权平均值来衡量心理工作负荷，它在航空领域被广泛用于评估飞行员与飞机控制系统交互时的心理工作负荷。
另一方面，生理测量通过测量无意识控制的生理动态变化，为工作负荷提供了更可靠的数据。常见的测量方法是：通过心电图(ECG)记录心脏电活动；通过肌电图读取肌肉的电活动；通过脑电图(EEG)检测大脑中的电活动；以及使用眼动仪进行相关数据收集等。
将多种生理传感器结合起来对工作负荷进行测量，比使用单一的传感器效果更好。本文提出了卷积神经网络结构，将原始和频谱EEG数据结合起来，评估不同结构的心理工作负荷。
02研究方法
研究提供了两个不同的数据集，都可以用于训练和验证模型。第一个数据集记录了研究对象操作复杂游戏的工作负荷(WorkLoad WL)，第二个数据集记录了在不同复杂程度的飞行场景下飞行员进行操作的WL值。
2.1双重N-Back测试
N-Back测试是一种需要记忆的游戏，我们使用三种不同的N-Back测试来诱导低等、中等、高等心理工作负荷。
(1)适用低等工作负荷的测试。每隔几秒就会在屏幕上不同位置出现一个正方形，当出现的正方形位置与前一个位置相同时，研究对象需要按下键盘键。
(2)适用中等工作负荷的测
这篇关于飞行员的心理状态是怎样的？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
