第四章 第四章
第四章 第四章 實驗 實驗 實驗 實驗結果與討論 結果與討論 結果與討論 結果與討論
在腦電波訊號擷取所設定的取樣頻率是 1000Hz，實驗得到的腦電波訊 號資料，必需先做眼動雜訊的去除，因為腦電波的訊號是很微小的，所以 由眨眼對腦電波所產生的雜訊相對是很大的，因此，在做所有的腦電波訊 號分析之前，一定要先做去眼動雜訊的工作，並將腦電波訊號做分段的工 作，再加以分析。
大腦認知活動的實驗中，我們是分析開始思考問題期間的腦波，也就 是說在是非題實驗中是擷取問題顯示，指示思考問題時的那五秒鐘，第二 個以智力測驗數學題型與圖形幾何題型為主的選擇題實驗中，我們則是紀 錄整段思考的時間來做分析及討論。
想像辨識的實驗中，我們則是擷取在是非題問題實驗中想像答案「是」
與「非」 的那段資料，也就是想像答案的提示音響起後的 2000ms 訊號擷 取出來，共二秒的時間來作分析及討論。
4.1 是非題 是非題 是非題問題分析 是非題 問題分析 問題分析 問題分析
首先我們先探討不同型態問題的刺激讓大腦在做認知活動時的腦波 有何影響及差異，根據認知相關知研究所提到(Andreas, 2006)，做數學題 目這類絕對性思考的問題，給大腦的負荷度會比作一般問題這類相對性思 考來的大的特點，作為我們討論的對象，於是先將問題分類，把第一題到 第八題較為主觀傾向以相對性思考的問題歸類為一般問題，而第九題到第 十二題則歸類為數學問題，此類問題不同於一般問題是須以絕對的觀點去 運算思考的，我們先將這兩類問題的資料分別做快速傅利葉轉換(FFT)並平 均，轉換成各頻段的空間顯示圖來做比較，以下各頻段的空間顯示圖中紅 色程度越高代表能量越高，藍色程度越高則代表能量越低。
在空間中的特徵，在 Theta(4-8Hz)與 Alpha(8-12Hz)頻段上我們可以發 現與之前的文獻研究(Rocha, 2005)有著相同的特點；就是在做認知相關活 動時能量都明顯集中在前額葉與頂葉中線附近，但是能量分佈的區域並不 會因為給予思考的問題不同而有所改變，另外在 Theta 部份如圖 4.1 所示，
也發現部分的受測者在思考數學問題時的 Theta 能量會大於思考一般問 題，如受測者一、受測者二與受測者三，但是卻也有部分的受測者像是受 測者六與七卻是明顯相反的情形，而找不到一致性的差異存在，推測是對 於受測者皆為大學以上程度來說數學題目的難度太低未能給予腦部達到 一定的負荷，使分類的難度差異並不大，所以未發現有較明顯且一致的變 化
另外在 Alph 頻段(8-12Hz)的部分發現如圖 4.2 所示，只有受測者一、
受測者三與受測者六可較明顯觀察出在思考數學問題時的 Alph 波頻段能 量會小於思考一般問題，受測者五卻是相反的情形，而其他的受測者能量 的差異卻不明顯，在之前 Andreas Keil(2006)研究中所發現的相對性的思考 較絕對性思考來的輕鬆，並發現 Alph 頻段上做相對性思考的能量比做絕 對性思考時來的高，而我們所給予的一般問題的題目較為主觀偏重於相對 性思考，運用比較的原則來做決策，而數學問題則是為絕對性的思考，無 法運用簡單比較的方式而得到答案。但本實驗所得到的結果，並沒有像 Andreas Keil(2006)的研究發現一致性的現象，而實驗中這些受測者並無明 顯的差異推測為數學的難度太低，以至於難以造成兩類問題在難度上區 隔，對於受測者皆為大學畢業的知識程度來說，較難造成大腦負荷較為明 顯的差異。
Theta 數學問題 一般問題
受測者 1
受測者 2
受測者 3
受測者 4
受測者 5
受測者 6
受測者 7
圖 圖圖
圖 4.1 受測者在是非題實驗中數學問題與一般問題在受測者在是非題實驗中數學問題與一般問題在受測者在是非題實驗中數學問題與一般問題在受測者在是非題實驗中數學問題與一般問題在 Theta 頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖
Alpha 數學問題 一般問題
受測者 1
受測者 2
受測者 3
受測者 4
受測者 5
受測者 6
受測者 7
圖圖圖
圖 4.2 受測者受測者受測者受測者在是非題實驗中在是非題實驗中在是非題實驗中在是非題實驗中數學問題與一般問題在數學問題與一般問題在數學問題與一般問題在 Alpha 頻段能量圖數學問題與一般問題在 頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖
Gamma 頻段(25-50Hz)是近年來較被注意並提出來研究的頻段，發現 在音樂對此頻段會有顯著的影響，而 Elena V. Orekhova(2007)也指出此頻 段與認知活動有關並在研究中以此頻段為依據探討對正常兒童與患有自 閉症的兒童認知活動的分析。同樣地，我們將這兩類問題在 Gamma 頻段 (25-45Hz)也做分析討論，卻發現了有趣的情形如圖 4.3 所示，我們發現在 每位受測者身上出現了一樣的情況，不同的問題上所出現的能量與分布情 形卻幾近於是完全相同的，也就是說在是非題的實驗中，一般性問題與數 學問題這兩類問題的大腦認知活動對於 Gamma 頻段幾乎是沒有影響，我 們也以此推測 Gamma 對於做思考上述兩類問題的認知活動時並無太大的 影響。
在空間上找不到有明顯且一致的差異之後，我們把每位受測者在 theta、alpha 以及 gamma 三個頻段的能量平均，逐一做比較，來檢視且確 認上述之空間頻譜圖上能量增減的情形是否真不具一致性。
在 theta 頻段我們可以發現，受測者一、受測者二及受測者三在做數 學問題時的能量均大於做一般問題時，但是受測者四、受測者五及受測者 六則卻是相反的狀態，受測者七則是並無太大的差異，其能量比較如圖 4.4 所示。
Gamma 數學問題 一般問題 受測者 1
受測者 2
受測者 3
受測者 4
受測者 5
受測者 6
受測者 7
圖 圖 圖
圖 4.3 受測者受測者受測者受測者在是非題實驗中在是非題實驗中在是非題實驗中數學問題與一般問題在在是非題實驗中數學問題與一般問題在數學問題與一般問題在數學問題與一般問題在 Gamma 頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
µv2
受測者1 受測者2 受測者3 受測者4 受測者5 受測者6 受測者7
theta頻段頻段頻段頻段
一般 一般一般 一般 問題 問題問題 問題 數學數學數學 數學 問題 問題問題 問題
圖 圖 圖
圖4.4 受測者在受測者在受測者在思考數學問題與一般問受測者在思考數學問題與一般問思考數學問題與一般問思考數學問題與一般問題題題Theta頻段能量比較情形題 頻段能量比較情形頻段能量比較情形頻段能量比較情形
在alpha頻段我們則可發現，受測者1、受測者2、受測者3與受測者，在做 一般問題時的能量均大於做數學問題時，但是受測者4、受測者5及受測者 7卻是相反的情形，做數學問題時的能量反而大於作一般問題時，其alpha 頻段的能量比較圖如4.5所示，這結果與先前Andreas Keil(2006)研究中認為 在做相對性思考時比在做絕對性思考時大腦負荷較低，且Alpha頻段腦電波 的能量會較高的結果並不符合，推測為問題的難度過低，沒有足夠的鑑別 性。
0 0.5 1 1.5 2 2.5
µv2
受測者1 受測者2 受測者3 受測者4 受測者5 受測者6 受測者7
alpha頻段頻段頻段頻段
一般一般一般 一般 問題 問題問題 問題 數學 數學數學 數學 問題 問題問題 問題
圖圖圖
圖4.5 受測者在受測者在受測者在受測者在思考數學問題與一般問題思考數學問題與一般問題思考數學問題與一般問題Alpha頻段能量比較情形思考數學問題與一般問題 頻段能量比較情形頻段能量比較情形頻段能量比較情形
在gamma頻段我們則可發現，所量測的訊號能量都比較小，而且在每 位受測者都可以觀察到一般問題與數學問題差異也是非常小的，就如上述 空間頻譜分析所言，gamma對實驗中所給予的問題做認知與決策的思考並 無太大的關係。
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
µv2
受測者1 受測者2 受測者3 受測者4 受測者5 受測者6 受測者7
gamma頻段頻段頻段頻段
一般一般一般 一般 問題問題問題 問題 數學 數學數學 數學 問題 問題問題 問題
圖 圖 圖
圖4.6 受測者在受測者在受測者在受測者在思考數學問題與一般問題思考數學問題與一般問題思考數學問題與一般問題思考數學問題與一般問題gamma頻段能量比較情形頻段能量比較情形頻段能量比較情形頻段能量比較情形
4.2 選擇題 選擇題 選擇題問題分析 選擇題 問題分析 問題分析 問題分析
有鑑於問題的難度過低而無法使大腦產生較明顯的差異，於是本研究 加入了選擇題的實驗，以智力測驗中兩類不同問題的分析，分別是數學類 問題以及圖形幾何類的問題，在腦電波訊號擷取所設定的取樣頻率是 1000Hz，實驗得到的腦電波訊號資料，同樣的先做眼動雜訊的去除，並將 腦電波訊號做分段的工作，此研究中我們分析開始作答的指令下達後，思 考每個問題時的腦波。
實驗的題目中，第1題至第18題以及第29題至第46題為數學問題，第19 題至第28題以及第47題至第56題為圖形幾何的問題，我們分別將作答的時 間平均，來計算出每位受測者在做不同問題時，所花費的時間，然而我們 發現受測者在做數學問題時所花費的時間均高於思考圖形幾何問題的時
間，如表4.1 所示，代表數學問題所給予大腦的負荷度相較於圖形問題的 話是比較高的。
表 表 表
表 4.1 不同題型各受測者所花費的時間不同題型各受測者所花費的時間不同題型各受測者所花費的時間 不同題型各受測者所花費的時間 受測者 數學問題 圖形問題
E1 66.32 s 23.17 s E2 34.62 s 20.14 s E3 79.28 s 24.51 s E4 28.52 s 14.98 s E5 41.29 s 32.33 s E6 33.52 s 23.96 s E7 27.26 s 21.36 s E8 44.89 s 29.4 s
我們將擷取完的腦波訊號，經過快速傅立葉轉換並平均後，轉成各平 段的空間顯示圖，圖中的紅色成分越多代表能量越高，藍色成分越多則代 表能量越低，再根據各頻段來分析空間中能量的差異，本研究中我們將針 對最近在認知研究文獻中較被重視的 theta(4-8Hz)、alpha(8-12Hz)這兩個頻 段分別來做分析及討論(Michael, 2005)。
Theta 頻段中我們可以發現每位受測者在思考問題時，腦部所活躍的部 位不盡相同，受測者一、受測者二、受測者三與受測者六思考題目時，能 量多集中在前額處，而受測者四、受測者五、受測者七及受測者八思考問 題時，能量活躍的部分則比較廣泛，延伸至頂葉，甚至受測者五能量活動 範圍已經延伸到枕葉附近，但是同樣都不會因為思考的問題不同而在空間 的分佈上有所改變。但是我們可以發現受測者在思考花費時間較長的是數
學問題時，能量會比在思考時間花費較少的圖形幾何題目來的大，且 theta 在大腦活躍的部份也比花費時間較少的圖形幾何題目有更大活躍的範 圍，此實驗的每位受測者都有這樣一致的現象發生，Theta 頻段結果如圖 4.8 所示。在進一步的分析極探討中，我們將資料做快速傅立葉轉換後求 出每位受測者對於不同題型問題時在 Theta 頻段的能量平均，以便更進一 步的做確認及比較。其兩種題型在 Theta 頻段的能量比較如圖 4.7 所示。
如上述頻段能量圖所顯示的情形一樣，可以發現在 Theta 每位受測者在思 考數學題型時的平均能量均大於思考圖形幾何問題時的平均能量。
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
µv2
受測者1 受測者2 受測者3 受測者4 受測者5 受測者6 受測者7 受測者8
Theta頻段頻段頻段頻段
數學 數學 數學 數學 問題 問題 問題 問題 圖形 圖形 圖形 圖形 問題問題 問題問題
圖 圖 圖
圖 4.7 受測者受測者受測者受測者思考思考思考數學問題與思考數學問題與數學問題與數學問題與圖形幾何圖形幾何圖形幾何圖形幾何問題問題問題問題 Theta 頻段頻段頻段頻段能量能量能量能量比較情形比較情形比較情形。比較情形。。。
Theta 數學問題 圖形幾何問題
受測者 1
受測者 2
受測者 3
受測者 4
受測者 5
受測者 6
受測者 7
受測者 8
圖 圖 圖
圖 4.8 受測者受測者受測者受測者在選擇題實驗中在選擇題實驗中在選擇題實驗中數學問題與在選擇題實驗中數學問題與數學問題與數學問題與圖形幾何圖形幾何圖形幾何圖形幾何問題問題問題問題 Theta 頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖。。。。
Alpha 頻段中，同樣的在思考問題時每位受測者腦部能量活躍的部分 也是有所差異，受測者一、受測者五、受測者四、受測者六與受測者八在 做問題思考時，腦部活躍的部分屬於較靠近前額葉的部分，而受測者二以 及受測者七思考問題時的能量則是聚集在頂葉與枕葉之間，另外受者三思 考問題時的能量則是較大範圍的分佈。此外，我們也發現了一致性的現象 產生，這現象卻是與上述的 Theta 頻段正好相反，受測者在思考花費時間 較長的是數學問題時，能量會比在思考時間花費較少的圖形幾何題目反而 來的小，且 theta 在大腦活躍的部份也比花費時間較少的圖形幾何題目活躍 的範圍變的更小，這樣的現象也是一致的發生在此實驗的每位受測者身 上，Alpha 在文獻上為心情平靜使腦部呈現放鬆狀態時會產生活躍的頻 段，許多學者也認為在這頻段活躍時學習會有較佳的效果，而實驗中數學 問題所花費的時間較長，給予腦部的負荷也較大，Alpha 波也因而較為收 斂。Alpha 頻段結果如圖 4.9 所示。
上述結果與同樣以智力測驗為實驗刺激的文獻(Michael, 2005)研究結 果比較中，Michael 團隊指出當受測者在做思考時在前額葉以及枕葉的部 位有較高的能量出現，簡單來說，也就是會出現較高的能量。研究中也提 出高分數群在做較難的題目時會有較高的能量出現，而在做較簡單的題目 時則出現較小的能量，在本研究中同樣發現思考時在前額葉有能量集中的 現象，做較困難題目時，則是在 Theta 頻段上的能量會高於做較簡單的題 目時。另外在 Alpha 頻段的結果拿來與 Andreas Keil(2006) 絕對性與相對 性思考的認知活動研究來做比較的話可以發現，Andreas Keil 團隊指出，
受測者在做對於大腦負荷較高的絕對性思考時，在 Alpha 頻段上的能量會 比做對於大腦較輕鬆的相對性思考時 Alpha 頻段的能量來的低，與本研究 所發現給予負荷度較高的數學問題刺激時 Alpha 頻段上的能量，均低於給 予負荷度較低的圖形幾何問題時刺激時的能量的結果互相呼應。
Alpha 數學問題 圖形幾何問題
受測者 1
受測者 2
受測者 3
受測者 4
受測者 5
受測者 6
受測者 7
受測者 8
圖 圖 圖
圖 4.9 受測者受測者受測者在選擇題實驗中受測者在選擇題實驗中在選擇題實驗中數學問題與在選擇題實驗中數學問題與數學問題與數學問題與圖形幾何圖形幾何圖形幾何問題圖形幾何問題問題問題 Alpha 頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖頻段能量圖。。。 。
同樣的我們也進一步將資料經過快速傅立葉轉換作在 Alpha 頻段上能量差 異的比較，求出每位受測者對於不同題型問題時在 Alpha 頻段的能量平均做確 認及比較。其兩種題型在 Alpha 頻段的能量比較如圖 4.10 所示。在圖上我們可 以很明顯的發現，當受測者在思考負荷較低的圖形幾何時，在 Alpha 頻段上腦 電波能量的平均值都是大於思考花費時間較高負荷較高的數學問題。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
µv2
受測者1 受測者2 受測者3 受測者4 受測者5 受測者6 受測者7 受測者8
Alpha頻段頻段頻段頻段
數學數學 數學數學 問題問題 問題問題
圖形 圖形 圖形 圖形 問題 問題 問題 問題
圖 圖圖
圖 4.10 受測者受測者受測者思考受測者思考思考思考數學問題與數學問題與數學問題與圖形幾何數學問題與圖形幾何圖形幾何問題圖形幾何問題問題 Alpha 頻段問題 頻段頻段頻段能量能量能量能量比較情形比較情形比較情形比較情形。。。。
4.3 辨識結果 辨識結果 辨識結果 辨識結果
在經過前面兩個實驗對於認知部分的討論後，我們將利用是非題問題 來做兩類想像「是」與「非」的實驗結果來做辨識，希望藉著這「是」與
「非」兩類做決策性的簡單想像，能找出不同以往動作及方向的想像方式 來達到更好的辨識效果，以此來達到驅動硬體設備的目的，把做決策思考 的這二秒的訊號分成 128 點，接著將訊號輸出成矩陣的模式，然後再由所 撰寫的程式來做分析。
將以數字型態表示的腦電波資料分別在空間、時域、頻域上分析及搜
尋明顯特徵，首先我們先將擷取出來的腦波訊號轉換成空間頻譜分析，圖 4.11 為八位受測者中的其中一位想像答案為「是」的空間頻譜分析圖，圖 4.12 為想像「非」的空間頻譜分析圖，在空間頻譜圖上，其實由前兩節的 分析就可發現，在空間特徵中，思考問題時的區域會因個人化而導致每位 受測者能量分部的區域不同，但是卻不會因為思考問題的類別而有差異，
在圖上我們也發現，除了不會因為思考的問題類不同而有所差異外，更不 會因為想像的答案不同而有所改變。在頻段上根據前兩節也可以知道，頻 段的能量會因為思考題目的類別或型態不同而有差異，我們在圖上卻發現 不會因為想像的答案(「是」與「非」)不同而在頻段上有所改變。在頻段 或是空間中對於答案兩者不同的想像，其之間並無較明顯差異可拿來當特 徵用以辨別，於是我們轉而分析在時域部份是否有較為明顯的差異存在可 用來當特徵，圖 4.13 為八位受測者中的其中一位想像「是」的時域波形，
圖 4.14 則為想像「非」的時域波形，在圖中不難發現在 1500ms 到 1750ms 之間(框選處)，想像「是」的波形是表現較為平穩，相同時間區間在想像
「非」的波形中卻是會有較大起伏，且在每位受測者身上都有這類時域上 面的特徵，於是我們選擇這類時域的特徵來辨識「是」與「非」的兩種想 像。而這也符合認知思考的研究文獻中所發現在時域方面所有的特徵 (韓 世輝, 2004)。
圖圖
圖圖 4.11 想像答案想像答案想像答案想像答案「「「「是是是是」」」」之頻譜分析圖之頻譜分析圖之頻譜分析圖之頻譜分析圖
圖 圖 圖
圖 4.12 想像想像想像答案想像答案答案答案「「「「非非非」非」」之頻譜分析圖」之頻譜分析圖之頻譜分析圖之頻譜分析圖
圖 圖 圖
圖 4.13 想像答案想像答案想像答案想像答案「「「是「是是是」」」」之時域波形之時域波形之時域波形 之時域波形
圖 圖 圖
圖 4.14 想像想像想像答案想像答案答案答案「「「「非非非非」」」之時域波形」之時域波形之時域波形之時域波形。。。 。
將八位受測者的腦電波訊號，經由去眼動雜訊、濾波及時域特徵擷取 與線性鑑別分析法的分析後，使用最近鄰居法則來做分類，接著，使用一 次一個辨識率的方法，計算出每位受測者的辨識率與全部受測者的平均辨 識率，實驗中先以七個電極當特徵，所以每一次的想像都會有七個特徵，
將每個特徵點做辨識，得到每位受測者辨識結果如表 4.2 所示。
經由利用線性鑑別分析法結合最近鄰居法則發現可獲得 99.6%的高
辨識率結果後，本研究將減少電極數量以降低運算量，並也藉此增加使用 者的舒適度，於是接下來工作為把七個電極獨立分析其辨識率，並依辨識 率由高至低來做組合，目的在找出較少的電極數而又能有高的辨識率，表 4.3 為七個電極各自的辨識率及排名，於是我們先選擇前辨識率前二名來 做組合變觀察其辨識率，若辨識率不足則再選擇加入辨識率第三高的電極 依此類推，而在表 4.4 的組合中我們可以發現三個電極的組合不但減少了 電極的數量，辨識率還高於原來七個電極的組合。
表表表
表 4.2 所有受測者的所有受測者的所有受測者的辨所有受測者的辨辨辨識率結果識率結果識率結果識率結果
受測者 辨識率 平均辨識率
受測者 1 434 / 434 100 % 受測者 2 343 / 343 100 % 受測者 3 412 / 413 99.76 % 受測者 4 399 / 399 100 % 受測者 5 441 / 441 100 % 受測者 6 370 / 378 97.88 % 受測者 7 423 / 423 100 % 受測者 8 349 / 351 99.43 %
99.63 %
表表表
表 4.3 七個電極各自的辨識率及排名七個電極各自的辨識率及排名七個電極各自的辨識率及排名 七個電極各自的辨識率及排名
電極位置 辨識率 排名
C4 84.63 % 1
F3 84.18 % 2
C3 83.12 % 3
CZ 82.47 % 4
P4 81.69 % 5
T3 81.33 % 6
T4 76.13 % 7
表 表 表
表 4.4 電極組合與辨識率電極組合與辨識率電極組合與辨識率電極組合與辨識率
C4+F3 C4+F3+C3 ALL
90.664 % 99.912 % 99.607 %
在本研究與之前 Phothisonothai 團隊比較中，本研究除了將文獻中所 用的 15 個電極的數量減少至三個電極以外，更大幅提高了辨識率，而與 先前其他同樣做辨識兩類的團隊比較之下除了電極數量減少降低了運算 量外，在辨識率上面也有非常大的改進，如表 4.5 所示。
表表表
表 4.5 本研究與其他本研究與其他本研究與其他本研究與其他相關研究相關研究相關研究相關研究文獻之比較文獻之比較文獻之比較文獻之比較
作者 分析方法 想像目標 辨識率
Guger, C RlS, BP 右手動、腳 60~80％
Kamousi, B ICA 左手、右手 80％
Phothisonothai, M SCED 是與否 80.15 %
本研究 LDA+NNR 是與否 99.91 %
