本文提出利用奇異值分解提取最大主分量貢獻率和累積貢獻率95%所需的主分量個數,作為疲勞腦電圖(EEG)的特征指標,研究它們在不同中樞疲勞狀態下的變化規律。結果表明,隨著中樞疲勞程度的加深,前額葉、額葉和中央區EEG信號的最大主分量貢獻率顯著增加(P＜0.05),累積貢獻率95%所需的主分量個數顯著減少(P＜0.05)。EEG信號奇異系統分解參數作為評價中樞疲勞的一種有效特征,在中樞疲勞研究中具有較大的應用價值。
