• 沒有找到結果。

數學運算與幾何旋轉特徵比較

第五章 實驗結果與分析

5.3 數學運算與幾何旋轉特徵比較

人類在科學與工程應用上,時常同時包含了數學運算與空間概念兩大 認知行為,例如建築科學、向量運算等…,由此我們推論數字運算與幾何 空間認知行為彼此間具有某種程度上的相關性。從本研究所進行的數學心 算實驗結果可以發現,大腦進行數學心算時,空間能量特徵主要發生於前 額葉至頂葉之間,且呈現左右腦均衡的現象,並不偏重於任一邊腦半球。

而在想像幾何旋轉實驗中,我們發現大腦空間能量特徵以前額葉區域最為 顯著,此實驗結果與數學心算實驗極為相似,這是我們很感興趣的現象,

而本研究結果也說明了大腦處理數學心算認知行為時,與大腦進行幾何空 間認知活動是有高度關連性的,此發現在將來,也是值得我們進一步研究 的領域。

第六章 結論

本研究中,我們探討大腦進行加法、減法、乘法、除法數學運算時的 空間能量特徵,使用快速傅立葉轉換將腦電波以空間能量特徵圖表示,發 現所有受測者的平均Theta 頻段腦電波在數學乘法運算時能量最低,而減 法與除法運算時的能量相對較高,依此結果我們推論,由於傳統背誦學習 的方式,受測者習慣以背誦的方式進行數學乘法運算,以致大腦的負荷度 相對較低,而大腦進行困難數學題型時能量最高的現象,也說明了數學題 目的難易度與大腦能量的激發成正比,此實驗結果為大腦進行數學認知行 為的能量特徵。此外我們以計算多尺度熵的方法,分析大腦進行負荷度較 高的困難數學題目時的空間特徵,實驗結果不論是以大腦空間能量特徵 圖,或是多尺度熵分析的結果,都顯示出以下的空間特徵情形:1.大腦傾 向以相同的解題策略(相同激發區域)進行數學運算,並不因為算術題型的 不同而有所改變。2.大腦處理算術問題時,以大腦前額葉與頂葉區域為主 要激發區域。過往文獻也使用腦電波亂度分析結果,卻在枕葉區域腦電波 亂度較高,與本研究結果有所不同,是否是因為受測者的不同而造成研究 結果的差異?此問題在未來可以繼續擴大受測者的實驗樣本數,使本研究 的實驗統計結果更具說服力。

在我們想像幾何旋轉實驗中,發現大腦想像空間旋轉動作時,空間能 量特徵與數學認知行為相似,都是在大腦前額葉的能量特徵最為顯著,此 實驗結果驗證了我們的預期,數學算術與幾何空間概念具有程度上的相關 聯性,同時,我們辨識想像順時針旋轉與想像逆時針旋轉的腦電波,平均 辨識正確率最高可達80.7%,此實驗結果也證實了,想像幾何旋轉動作也 是有效的想像標的。期望在未來,數學認知行為與想像幾何旋轉大腦空間 特徵相似的現象,可以進一歩探討彼此間的關連性,而在辨識想像幾何旋

轉動作腦電波上,可更精進演算法,達到更佳的辨識成果,以期在未來可 以應用於大腦人機系統上,使人類生活更加便利。

參考文獻

[1] 陳志瑋,「研究以小波神經網路作μ波即時鑑別」,國立成功大學機械工 程學系碩士論文,2002。

[2] 陳致仰,「改良式對角化主要成分分析法應用於兩類別想像動作腦電波的 分類」,國立台灣師範大學機電科技學系碩士論文,2007。

[3] http://faculty.washington.edu/chudler/1020.html

[4] A. Nijholt, D. Yan, “Brain-Computer Interfacing for Intelligent Systems,” IEEE Intelligent Systen, vol. 23, pp. 72-79, 2008.

[5] http://www.dls.ym.edu.tw/neuroscience/functional_c.htm

[6] T. M. Vaughan, D. J. McFarland, G. Schalk,W. A. Sarnacki, D. J.

Krusienski, E. W. Sellers, and J. R. Wolpaw, “The Wadsworth BCI

Research and Development Program: At Home With BC,” IEEE Trans. Eng., vol. 14, no. 2, pp. 229-233, 2006.

[7] M. Adjouadi, M. Cabrarizo, “Interpreting EEG Functional Brain Activity,” IEEE Potentials, pp. 8-13, 2004

[8] http://ibru.vghtpe.gov.tw/chinese/fMRI.htm

[9] H.Mizuhara, L. Q. Wang, K. Kobayashi, and Y. Yamaguchi, “Long-range EEG phase synchronization during an arithmetic task indexes a coherent cortical network simultaneously measured by fMRI,” Neuroimage, Vol.27, pp.553-563, 2005.

[10] M. Aschcraft, H. Stazyk, “Mental addition: a test of three verification models,” Memoring Cogn., Vol. 9, pp. 185–196, 1981.

[11] M. Niedeggen, F. Rosler, “N400 effects reflect activation spread during retrieval of arithmetic facts,” Psychol. Sci. , Vol. 10 , pp. 271–276, 1999.

[12] D. Szucs, V. Csepe, ”The effect of numerical distance and stimulus

probability on ERP components elicited by numerical incongruencies in mental addition,” Cogn. Brain Res, Vol. 22, pp. 289–300, 2005.

[13] M. Isabel, C. Escera, “An event-related brain potential study of the arithmetic split effect. ”International Journal of Psychophysiology, Vol.64, pp.165-173,

2007.

[14] H. D. Critchley, D.R. Corfield, “Cerebral correlates of autonomic

cardiovascular arousal: a functional neuroimaging investigation,” J. Physiol., Vol.523, pp.259–270, 2000.

[15] M. A. Gary, P. Taggart, “A cortical potential reflecting cardiac function,”

Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A, Vol. 35, pp. 6818–6823, 2007.

[16] X. Yu, J. Zhang, D. Xie, “Relationship between scalp potential and autonomic nervous activity during a mental arithmetic task,” Autonomic Neuroscience: Basic and Clincal, Vol. 146, pp.81-86, 2009.

[17] http://www.babylon.com/definition/AUTONOMIC_NERVOUS_SYSTEM/

English

[18] B. Kamousi, L. Zhongming, and Bin He, Fellow, IEEE, “Classification of Motor Imagery Tasks for Brain-Computer Interface Applications by Means of Two Equivalent Dipoles Analysis,” IEEE Transactions On Neural

Systems And Rehabilitation Engineering, vol. 13, no.2, June 2005.

[19] 方偉力,「以主成分分析法和線性鑑別分析法辨識想像左右手動」,國立 台灣師範大學機電科技學系碩士論文,2007。

comprehension:A common substrate? ” Neuropsychologia, Vol.45, pp.229-235, 2007.

[22] A. Ischebeck, L. Zamarian, K. Egger, “Imaging early practice effects in Arithmetic, ” NeuroImage, Vol. 36, pp.993-1003, 2007.

[23] F. T. Rocha, A. F. Rocha, “Brain mapping of arithmetic processing in children and adults,” Cognitive Brain Research, Vol. 22, pp.359-372, 2005.

[24] C. Cooley, W. James, J. W. Tukey, 1965, “An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series, ” Math. Comput., Vol. 19, pp.

297–301, 1965.

[25] http://mathworld.wolfram.com/FastFourierTransform.html

[26] M. Vetterli,“Fast Fourier transforms: a tutorial review and a state of the art,”

Signal Processing , Vol.19, pp. 259–299, 1990.

[27] 李天龍,「以 FFT 為架構建立之諧波參數建立方法」,國立中山大學電機 工程學系研究所碩士論文,1999。

[28] M. Costa, A. L. Goldberger, “Multiscale Entropy Analysis,” Phys. Rev. Lett., 2002.

[29] S. K. Mitra, “Digital signal processing,” McGraw.Hill international edtion, 2006.

[30]N. E. Huang, Z. Shen, S. R. Long, et al., “The Empirical Mode

Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Nonstationary Time Series Analysis, ” Proc. R. Soc. Lond. A, Vol. 454, 1998, pp.903-995.

[31] N. E. Huang, M. C. Wu, S. R. Long, et al., “A Confidence Limit for the Empirical Mode Decomposition and Hilbert Spectrum Analysis, ” Proc. R.

Soc. Lond. A, vol. 459, 2003, pp.2317-2345.

[32] P. Gonçalvés, P. Abry, G. Rilling et.al, “Fractal Dimension Estimation:

Empirical Mode Decomposition Versus Wavelets, ” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP 2007, Honolulu, Hawaii, 15-20 Apr. 2007.

[33]Y. Jieping and Qi Li, “A Two-Stage Linear Discriminant Analysis via QR-Decomposition,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 27, pp. 929 – 941, 2005.

[34] 洪倩玉,「建立動態線性鑑別分析於線上人臉辨識與驗證」,國立成功大 學資,訊工程學系碩士論文,2003。

[35] S. Noushath, Kumar G. Hemantha, and P. Shivakumara, “(2D)2LDA: An efficient approach for face recognition,” Pattern Recognition, vol 39, pp.

1396 – 1400, 2006.

[36] 陳若涵,「以音樂內容為基礎的情緒分析與辨識」,國立清華大學資訊與 應用系統學系碩士論文,2006。