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摘要：虽然许多研究都探索了使用各种传感技术来测量注意力状态，但无法测量即时的注意力波动。为了弥补这一空白，我们应用了心理学中的一种新范式，即渐进式连续表现任务 (gradCPT)，来收集注意力状态的基本事实。GradCPT 可以在 800 毫秒的时间尺度上精确标记注意力波动。然后，我们开发了一种测量持续注意力波动的新技术，该方法基于一种以脑电图信号的频谱特性为主要特征的机器学习方法。我们证明，即使使用消费级脑电图设备，即时注意力波动的检测准确率也能达到 73.49%。接下来，我们在视频学习场景中对我们的技术进行了实证验证，发现我们的技术与通过思维探测获得的分类相匹配，平均 F1 得分为 0.77。我们的结果表明使用 gradCPT 作为地面真实标记方法的有效性以及使用消费级 EEG 设备进行持续注意力波动检测的可行性。
通过消费级脑电图设备实时持续监测注意力波动
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