基于腦電指標(biāo)的指控系統(tǒng)人機(jī)界面評價(jià)研究

王大顏,瞿 玨，2

(1.空軍工程大學(xué), 西安 710051； 2.西北工業(yè)大學(xué) 航空學(xué)院， 西安 710072)

1 引言

指控系統(tǒng)作為武器裝備操作控制和信息處理中心[1]，指控界面是指控系統(tǒng)的直觀顯示形式，是作戰(zhàn)人員進(jìn)行信息認(rèn)知加工、態(tài)勢識別、分析決策、命令輸入、任務(wù)執(zhí)行等人機(jī)交互任務(wù)的主要場所[2-3]，其設(shè)計(jì)好壞直接影響著操作人員的反應(yīng)時(shí)間，以及完成任務(wù)的績效[4]。在作戰(zhàn)環(huán)境中，任務(wù)種類多、強(qiáng)度大，對時(shí)效性和精確性要求較高[5]，留給操縱員的有效時(shí)間短[6]。如若指控界面的信息顯示及操控設(shè)計(jì)不合理，會(huì)使得操作人員的生理及心理狀態(tài)超出承受范圍，從而增加信息辨識、判斷及操作控制的難度[7]，導(dǎo)致人因操作失誤，威脅人員及裝備安全[4]。

以防空導(dǎo)彈為例，一般飛機(jī)、巡航導(dǎo)彈、彈道導(dǎo)彈等目標(biāo)在其允射范圍內(nèi)的決策時(shí)間只有幾秒鐘，當(dāng)面對飽和攻擊時(shí)，戰(zhàn)勤人員需要閱讀的信息量非常大，一直處于高度警戒的狀態(tài)，認(rèn)知負(fù)荷高，時(shí)間壓力大[7]，指控系統(tǒng)人機(jī)界面如果不能適應(yīng)人的認(rèn)知特性，滿足快速?zèng)Q策的人機(jī)交互需求[8]，顯然難以保證操作人員每次都能做出及時(shí)準(zhǔn)確的決策，可能會(huì)錯(cuò)過最佳作戰(zhàn)時(shí)機(jī)導(dǎo)致攔截失敗，甚至造成伊朗防空導(dǎo)彈誤擊烏克蘭客機(jī)這種災(zāi)難性后果。在多目標(biāo)、多任務(wù)、多信息的情況下，需要戰(zhàn)勤人員監(jiān)視、閱讀大量信息并瞬間決策。優(yōu)化武器裝備指控系統(tǒng)人機(jī)界面設(shè)計(jì)水平，有利于提高指控系統(tǒng)人機(jī)交互效率和可靠性，保證人員快速有效地獲取所需要的信息，并在有效的時(shí)間窗口內(nèi)做出正確的決策提高裝備作戰(zhàn)效率。如何對武器裝備的人機(jī)界面進(jìn)行科學(xué)評價(jià)，是當(dāng)前武器系統(tǒng)人機(jī)界面設(shè)計(jì)與評價(jià)亟待解決的問題。

人機(jī)界面的評價(jià)方法分為主觀評價(jià)和客觀評價(jià)。主觀評價(jià)雖然能夠降低評價(jià)過程的繁瑣程度，能夠直觀的表現(xiàn)出被試人員使用界面的確切感受[9-11]，但不能給出評價(jià)規(guī)律，無法指導(dǎo)界面設(shè)計(jì)?？陀^評價(jià)能夠給出相應(yīng)的評價(jià)數(shù)據(jù)，建立客觀的評價(jià)方法，拓展性強(qiáng)，有助于對不同種類的界面進(jìn)行優(yōu)化。

為了減少評價(jià)過程中的不確定性，研究人員將主客觀因素按照設(shè)計(jì)的方式進(jìn)行組合進(jìn)行界面的評價(jià)。李惠等[12]提出了一種基于QFD—PUGH的人機(jī)界面評價(jià)方法，該種方法運(yùn)用層次分析法和QFD模型將主客觀因素融合，實(shí)現(xiàn)了對人機(jī)界面的綜合評價(jià)。饒東等[13]提出里一種基于多層次模糊理論的評價(jià)方法，在一定程度上降低了評價(jià)人員的主觀態(tài)度。孫林輝等[14]采用主觀量表和客觀眼動(dòng)數(shù)據(jù)結(jié)合的方法評價(jià)英語學(xué)習(xí)類手機(jī)APP界面。鄭瑞凌等[15]利用腦電的多時(shí)空特征實(shí)現(xiàn)了對數(shù)字圖形界面認(rèn)知負(fù)荷的評價(jià)，但是研究的重點(diǎn)是對不同數(shù)字界面下的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行分類，并沒有明確指出具體腦電指標(biāo)的變化。

通過腦機(jī)接口[16-18]可以測得操作人員的腦電數(shù)據(jù)，將操作人員的腦電信號和界面的操作行為進(jìn)行匹配，進(jìn)而分析比較兩者之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對操作人員操作行為和操作狀態(tài)的評價(jià)。因此，本文將在人機(jī)界面評價(jià)的過程中著重研究具體的腦電信號的變化，為指控系統(tǒng)人界面的設(shè)計(jì)提供更加細(xì)致的依據(jù)。

本文以地空導(dǎo)彈指控系統(tǒng)人機(jī)交互過程作為應(yīng)用背景，對操作人員在不同的任務(wù)量、任務(wù)單元種類和時(shí)間壓力條件下的操作績效以及生理指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)以雷達(dá)界面作為實(shí)驗(yàn)界面，圖標(biāo)數(shù)量、關(guān)鍵圖標(biāo)顏色和累積任務(wù)單元組成整體實(shí)驗(yàn)后限定完成時(shí)間作為變量，進(jìn)行指控系統(tǒng)人機(jī)界面的評價(jià)指標(biāo)的研究。通過對實(shí)驗(yàn)所得的腦電數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，確定在任務(wù)量、任務(wù)單元種類以及限定時(shí)間變化的情況下，操作績效的變化情況以及操作人員的腦電指標(biāo)的變化特征，確定和環(huán)境變化緊密相關(guān)的腦電指標(biāo)，豐富了人機(jī)界面的客觀評價(jià)指標(biāo)體系，為人機(jī)界面的設(shè)計(jì)以及評價(jià)提供理論依據(jù)。

2 預(yù)實(shí)驗(yàn)1：目標(biāo)形狀的辨認(rèn)

通過向被試展示不同形狀組合的實(shí)驗(yàn)靶材，測試被試在這些靶材刺激下的正確反應(yīng)時(shí)間，分析不同形狀對作業(yè)績效影響的差異性，確定顯示界面中圖標(biāo)形狀的最佳顯示。

在SPSS中采用LSD多重檢驗(yàn)比較法對5種不同形狀兩兩之間進(jìn)行反應(yīng)時(shí)間矩差分析，結(jié)果見表1。

表1 LSD多重檢驗(yàn)

3 預(yù)實(shí)驗(yàn)2：目標(biāo)顏色的辨認(rèn)

通過向被試展示不同顏色匹配的實(shí)驗(yàn)靶材，測試被試在不同靶材刺激下的正確反應(yīng)時(shí)間，分析顏色匹配對作業(yè)績效影響的差異性，確定顯示界面的最佳顏色匹配。

按照顯著性值對色彩組合進(jìn)行差異性分組，即同組中的色彩匹配可以被認(rèn)為反應(yīng)時(shí)間無顯著差異，分組結(jié)果如表2所示。

表2 顏色匹配分組結(jié)果

分析表2可知：42種色彩搭配按照反應(yīng)時(shí)間差異分為5組，其中組1的平均反應(yīng)時(shí)間最短，即黑/黃、黑/綠2種色彩搭配的可識別性最好；組4和組5的平均反應(yīng)時(shí)間最長，即灰/白、灰/黃2種色彩搭配的可識別性較差，黃/白、白/黃2種色彩搭配的可識別性最差；其余36種色彩搭配分布在組2和組3中，其反應(yīng)時(shí)間分別為493 ms和568 ms。圖1為不同背景色反應(yīng)時(shí)間的平均值的直方圖，由圖1可知，白色背景的平均反應(yīng)時(shí)間最長，而黑色背景的平均反應(yīng)時(shí)間最短?？梢?，以黑色為背景的顏色匹配的識別效率最優(yōu)。

圖1 不同背景色的平均反應(yīng)時(shí)間直方圖

總之，顯示界面背景/前景顏色匹配對反應(yīng)時(shí)間的影響存在顯著的差異。通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的LSD多重檢驗(yàn)，比較兩兩顏色匹配對反應(yīng)時(shí)間的影響情況，分析后得出：同一背景色在不同前景色的搭配下對反應(yīng)時(shí)間的影響顯著，其中黑/黃、黑/綠2種色彩搭配的辨識績效最優(yōu)，黃/白、白/黃2種辨識績效最差。進(jìn)一步對不同背景色的平均反應(yīng)時(shí)間分析得出，黑色和藍(lán)色背景的反應(yīng)時(shí)間明顯小于白色、黃色和灰色的反應(yīng)時(shí)間。顯示界面色彩設(shè)計(jì)應(yīng)優(yōu)先選擇亮度水平較低的黑色作為背景色，黃色和綠色則作為目標(biāo)色，必要情況下，紅色、灰色、白色和藍(lán)色也可作為目標(biāo)色，而灰/白、灰/黃和黃/白、白/黃4種色彩匹配則應(yīng)避免使用。因此，本實(shí)驗(yàn)選取黃色、綠色、紅色和白色作為調(diào)整任務(wù)復(fù)雜度的顏色。

4 實(shí)驗(yàn)方案

4.1 方案設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)以雷達(dá)圖為背景，以矩形、三角形、圓形和五邊形圖標(biāo)為搜索目標(biāo)，通過改變搜索圖標(biāo)數(shù)量體現(xiàn)任務(wù)單元任務(wù)量，通過改變搜索關(guān)鍵圖標(biāo)顏色體現(xiàn)任務(wù)復(fù)雜度，累積任務(wù)單元組成整體實(shí)驗(yàn)后限定完成時(shí)間來體現(xiàn)任務(wù)時(shí)間壓力，利用E-prime軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)交互界面的設(shè)計(jì)并采集任務(wù)反應(yīng)時(shí)間、任務(wù)出錯(cuò)率或遺漏率，利用腦立方腦電設(shè)備采集腦電波輸出變化，并利用Matlab和Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

任務(wù)量檢測：矩形、三角形、圓形和五邊形圖標(biāo)總數(shù)分別為20、40、60三個(gè)量級，單個(gè)圖標(biāo)個(gè)數(shù)區(qū)間分別為[3，7]，[8，12]，[13，17]，要求數(shù)出提示圖標(biāo)個(gè)數(shù)，并做出選擇，每個(gè)量級做8個(gè)隨機(jī)任務(wù)單元，連續(xù)做2遍16次，圖標(biāo)顏色為單色；

任務(wù)多單元檢測：矩形、三角形、圓形和五邊形圖標(biāo)總數(shù)為60，單個(gè)圖標(biāo)個(gè)數(shù)區(qū)間為[13，17]，圖標(biāo)顏色為單色，雙色，四色三組，要求數(shù)出提示圖標(biāo)個(gè)數(shù)，并作出選擇，各組做8個(gè)隨機(jī)任務(wù)單元，2遍16次；

任務(wù)時(shí)間壓力檢測：矩形、三角形、圓形和五邊形圖標(biāo)總數(shù)60，單個(gè)圖標(biāo)個(gè)數(shù)區(qū)間為 [13，17]，時(shí)間分為100 s、80 s、60 s三檔，要求盡最快速度數(shù)出提示圖標(biāo)個(gè)數(shù)，并作出選擇，要求盡量各組做到8個(gè)隨機(jī)任務(wù)單元，2遍16次，圖標(biāo)顏色為單色。

實(shí)驗(yàn)過程中被試和數(shù)據(jù)采集過程如圖2所示。

圖2 被試和數(shù)據(jù)采集過程示意圖

4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)選取8名在校本科生與碩士研究生，被試年齡在20～24歲，且均具有良好的計(jì)算機(jī)使用經(jīng)驗(yàn)。被試均為右利手，視力正常，無色弱、色盲以及操作認(rèn)知障礙。

實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)為指控艙人機(jī)實(shí)驗(yàn)室，無外界環(huán)境干擾。實(shí)驗(yàn)開始前，被試佩戴好實(shí)驗(yàn)設(shè)備坐在人機(jī)實(shí)驗(yàn)室中，實(shí)驗(yàn)室中光線柔和且保持恒定，隔絕外界環(huán)境影響。被試按照如下步驟開始實(shí)驗(yàn)：

1) 了解實(shí)驗(yàn)?zāi)康模煜?shí)驗(yàn)流程；

2) 調(diào)整座椅和屏幕，找到舒適的操作位置，使被試眼睛與屏幕距離保持在0.5 m左右，視線與屏幕垂直且落在屏幕中央?yún)^(qū)域附近；

3) 根據(jù)試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)，分別改變搜索圖標(biāo)的數(shù)量、關(guān)鍵圖標(biāo)的顏色以及限定完成任務(wù)的時(shí)間，進(jìn)行3組不同的實(shí)驗(yàn)，分別采集被試人員的腦電數(shù)據(jù)。

被試人員處于安靜腦立方腦電設(shè)備實(shí)驗(yàn)過程中。該設(shè)備采集部分信號及其各參數(shù)對應(yīng)變化趨勢如圖3、圖4所示。

圖3 單個(gè)腦電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集樣本界面

圖4 單個(gè)腦電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集樣本波形

5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與處理

腦電數(shù)據(jù)處理方法主要包括：利用峰度、標(biāo)準(zhǔn)差、均值等時(shí)域特征方法，小波系數(shù)、頻譜等頻域特征方法以及信息熵理論方法。時(shí)域特征與頻域特征方法雖然能夠提取有效的腦電數(shù)據(jù)特征，但是這些數(shù)據(jù)特征無法直觀反應(yīng)腦電信號的變化規(guī)律和復(fù)雜性[19]。近似熵在處理如腦電等非平穩(wěn)信號方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠反應(yīng)出數(shù)據(jù)中的隱含信息[20]，因此本文選擇近似熵算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。給定一個(gè)由N個(gè)數(shù)據(jù)組成的時(shí)間序列{x(n)}={x(1),x(2),x(3),…,x(N)}：

1) 時(shí)間序列上每連續(xù)t個(gè)數(shù)據(jù)都可組成一個(gè)t維矢量，即

{Xt(j)}=[x(j),(j+1),…,x(j+t-1)]

1≤j≤N-t+1

2) 設(shè)序列{Xt(j)}與序列{Xt(k)}的距離記為d[Xt(j),Xt(k)]，其含義為兩時(shí)間序列的矢量的每一對應(yīng)位置元素的差值的絕對值的最大者，即

4) 計(jì)算所有時(shí)間序列與原時(shí)間序列相似性的平均值φt(w),即

5) 將維度增加至t+1維，重新進(jìn)行步驟1至步驟4，類似可計(jì)算出φt+1(w)為

6) 近似熵定義如下：

5.1 任務(wù)量分析

本實(shí)驗(yàn)任務(wù)單元任務(wù)量的安排，其顯示對應(yīng)畫面如圖5，通過E-Prime軟件采集任務(wù)反應(yīng)時(shí)間和任務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤數(shù)目數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab軟件統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)果如圖6所示。

圖5 不同任務(wù)量下的實(shí)驗(yàn)展示畫面

圖6 不同任務(wù)量下的操作員反應(yīng)時(shí)間、出錯(cuò)率分析直方圖

由圖6可知：盡管被試人員出現(xiàn)不同的個(gè)體差異，但隨著任務(wù)單元任務(wù)量的增加，任務(wù)單元的總體的反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率會(huì)隨之增加，其中，隨著任務(wù)單元任務(wù)量級的增加，其平均反應(yīng)時(shí)間同比相對增長74.1%和37.4%，平均出錯(cuò)率同比相對增長110%和66.7%，說明任務(wù)單設(shè)置過程中，任務(wù)量(包括信息量和處理量)的增加會(huì)導(dǎo)致任務(wù)單元完成時(shí)效性和可靠性的降低，降低趨勢呈緩和趨勢。根據(jù)績效采集數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知，隨著任務(wù)單元任務(wù)量的增加，任務(wù)單元的反應(yīng)時(shí)間(主要執(zhí)行時(shí)間)和出錯(cuò)概率隨之提高，同時(shí)，根據(jù)被試人員實(shí)驗(yàn)過程中的主觀感受，隨著任務(wù)單元任務(wù)量的提高，被試人員感覺越來越吃力，隨著時(shí)間的延續(xù)，有時(shí)甚至出現(xiàn)“眼花”而導(dǎo)致重新計(jì)數(shù)的情況。

利用Matlab和Excel軟件對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對比腦電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果和被試人員主觀感受，以及績效測量得到的任務(wù)單元反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率對比可以推測出它們之間的相互關(guān)系(圖7)。隨著任務(wù)單元任務(wù)量的增加，人體投入的心理努力增加，個(gè)體認(rèn)知系統(tǒng)的心理活動(dòng)總量增加，認(rèn)知負(fù)荷增加，被試人員的任務(wù)反應(yīng)時(shí)間增加，出錯(cuò)率增加，表明任務(wù)單元執(zhí)行的可靠性會(huì)隨著任務(wù)單元任務(wù)量的增加而出現(xiàn)降低；腦電信號測量得到的低頻的δ和θ波近似熵一致呈現(xiàn)降低趨勢，中高頻的β1、β2波近似熵一致呈現(xiàn)上升趨勢，同時(shí)，表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)降低趨勢。

圖7 任務(wù)量與腦電指標(biāo)對應(yīng)關(guān)系框圖

5.2 任務(wù)單元種類分析

實(shí)驗(yàn)任務(wù)量的安排，其顯示對應(yīng)畫面如圖8，通過E-Prime軟件采集任務(wù)反應(yīng)時(shí)間和任務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤數(shù)目數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab軟件統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)果如圖9所示。

圖8 不同任務(wù)單元種類下實(shí)驗(yàn)展示畫面

圖9 不同任務(wù)單元種類下的操作員反應(yīng)時(shí)間、出錯(cuò)率分析直方圖

由圖9可知：隨著任務(wù)單元種類的增加，被試人員的反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率呈現(xiàn)U形的趨勢，只針對任務(wù)界面元素區(qū)分顏色這一單個(gè)因素來講，任務(wù)界面元素特征單一很不利于信息特征提取，當(dāng)然，并不是界面元素特征顏色越多越好，由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢可知，當(dāng)任務(wù)界面元素區(qū)分顏色增多時(shí)反而會(huì)影響主任務(wù)信息特征的提取，由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢還可以得出：任務(wù)界面在呈現(xiàn)過程中在提高信息區(qū)分度的同時(shí)，應(yīng)該保證信息區(qū)分過程中要主次分明，避免不必要的干擾。

利用Matlab和Excel軟件對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對比腦電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果和被試人員主觀感受，以及績效測量得到的任務(wù)單元反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率對比可以推測出它們之間的相互關(guān)系(圖10)。隨著任務(wù)單元種類的增加，人體投入的心理努力先呈增加趨勢，進(jìn)而隨著種類的增加心理努力降低，個(gè)體認(rèn)知系統(tǒng)的心理活動(dòng)總量和認(rèn)知負(fù)荷也呈現(xiàn)相同的變化。與此同時(shí)被試人員的任務(wù)反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率增加先增加后減少，表明任務(wù)單元執(zhí)行的可靠性會(huì)隨著任務(wù)單元種類的增加不是呈正相關(guān)的關(guān)系，而是先呈正相關(guān)，后呈負(fù)相關(guān)。腦電信號測量得到的低頻的δ和θ波及α1、α2波近似熵一致呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢，中高頻的β1、β2波近似熵一致呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，同時(shí)，表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)先降低后上升的趨勢，呈現(xiàn)“U”形?？赡艿慕忉屖菃卧N類的增多，目標(biāo)之間的區(qū)分更加明顯，被試人員的專注度降低，但是隨著單元種類的增多，越來難以辨識目標(biāo)，被試人員的專注度進(jìn)一步提升。

圖10 任務(wù)單元種類與腦電指標(biāo)對應(yīng)關(guān)系框圖

5.3 任務(wù)單元時(shí)間壓力分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)任務(wù)單元時(shí)間壓力的安排，其顯示對應(yīng)畫面如圖11，采集任務(wù)反應(yīng)時(shí)間和任務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤數(shù)目數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab軟件統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)果如圖12所示。

圖11 時(shí)間壓力下任務(wù)單元界面

圖12 時(shí)間壓力下操作員完成率、出錯(cuò)率分析直方圖

由圖12可知：由于任務(wù)單元執(zhí)行時(shí)間的減少，除個(gè)別情況外，被試人員對任務(wù)單元的完成率不同程度地降低，其平均降幅同比相對下降25.2%，16.9%，由于實(shí)驗(yàn)過程中預(yù)先提示時(shí)間縮短造成的心理壓力，導(dǎo)致任務(wù)單元執(zhí)行過程的出錯(cuò)率在時(shí)間大幅降低的情況下出錯(cuò)情況變得不穩(wěn)定，總體呈上升趨勢。仔細(xì)對比任務(wù)單元的完成率和出錯(cuò)率還會(huì)發(fā)現(xiàn)，部分被試人員在時(shí)間壓力的影響下存在以犧牲任務(wù)完成的正確性為代價(jià)來提高總的任務(wù)完成率的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在時(shí)間壓力影響下，任務(wù)單元的完成率與錯(cuò)誤率具有不穩(wěn)定傾向，其整體的完成率呈下降趨勢，錯(cuò)誤率呈上升趨勢，壓縮完成時(shí)間帶來的時(shí)間壓力會(huì)降低任務(wù)完成的可靠性。任務(wù)單元時(shí)間壓力績效測量數(shù)據(jù)表明任務(wù)單元在時(shí)間壓力影響下，任務(wù)單元的完成率與錯(cuò)誤率具有不穩(wěn)定傾向，其整體的完成率呈上升趨勢，錯(cuò)誤率呈下降趨勢，壓縮完成時(shí)間帶來的時(shí)間壓力會(huì)降低任務(wù)完成的可靠性。

利用Matlab和Excel軟件對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對比腦電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果和被試人員主觀感受，以及績效測量得到的任務(wù)單元反應(yīng)時(shí)間和出錯(cuò)率對比可以推測出它們之間的相互關(guān)系(圖13)。對應(yīng)得到的腦電信號變化趨勢顯示腦電信號測量得到的中低頻的δ、θ以及α1、α2波近似熵大體呈現(xiàn)降低趨勢，中高頻的β1、β2波近似熵呈現(xiàn)上升趨勢，同時(shí)，表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)“倒U”。對于表征人體專注的γ波在時(shí)間壓力影響下出現(xiàn)先高后低現(xiàn)象，可能的解釋是適度的時(shí)間壓力有助于人體專注能力的提高，而過高的時(shí)間壓力則會(huì)導(dǎo)致專注程度的降低。

圖13 時(shí)間壓力與腦電指標(biāo)對應(yīng)關(guān)系

6 結(jié)論

1) 在進(jìn)行顯示界面設(shè)計(jì)時(shí)，圖標(biāo)形狀設(shè)計(jì)應(yīng)優(yōu)先考慮矩形，圓形和五邊形，其次是三角形，菱形應(yīng)盡量避免使用。

2) 顯示界面色彩設(shè)計(jì)應(yīng)優(yōu)先選擇亮度水平較低的黑色為背景色，黃色和綠色為目標(biāo)色，必要情況下，紅色、灰色、白色和藍(lán)色也可作為目標(biāo)色，而灰/白、灰/黃和黃/白、白/黃4種色彩匹配應(yīng)避免使用。

3) 操作人員在任務(wù)量和時(shí)間壓力變大的情況下腦電特征的變化相似，低頻的δ和θ波近似熵呈降低趨勢，中高頻的β1、β2波近似熵一致呈上升趨勢，但是隨著任務(wù)量的增加表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)降低趨勢，而隨著時(shí)間壓力的增大，表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)“倒U”形狀。操作人員在任務(wù)多單元情況下的腦電變化于前兩者有很大的不同。低頻的δ和θ波及α1、α2波近似熵一致呈先降低后升高的趨勢，中高頻的β1、β2波近似熵一致呈先上升后下降的趨勢，同時(shí)，表征人體專注程度的超高頻的γ1和γ2波會(huì)出現(xiàn)先降低后上升的趨勢，呈現(xiàn)“U”形。

4) 腦電指標(biāo)的變化可以反映操作人員對于使用人機(jī)界面時(shí)感受的好壞,因此可作為操作人員操作界面認(rèn)知狀態(tài)的評估依據(jù)，進(jìn)而用腦電指標(biāo)作為人機(jī)界面客觀的評價(jià)指標(biāo)。面對易于操作的界面，操作人員的認(rèn)知負(fù)荷較小，β1、β2波近似熵較低，低頻的δ和θ波及α1、α2波近似熵一致較高。反之，β1、β2波近似熵較高，低頻的δ和θ波及α1、α2波近似熵一致較低。所以，可以通過研究腦電參數(shù)的變化對界面易用性以及給操作人員帶來的認(rèn)知負(fù)荷大小進(jìn)行評價(jià)。