摘要 提出了一种基于脑电图 (EEG) 的三级恐高症分类系统。利用代表峡谷的虚拟现实 (VR) 场景,让受试者逐渐接触强度不断增加的恐惧诱发刺激。升降平台允许受试者达到三个不同的高度水平。使用心理测量工具初步评估恐高症的严重程度并评估恐惧诱导的有效性。对进行了三次实验的八名受试者进行了可行性研究。在暴露于诱发 VR 场景期间,通过 32 通道耳机获取 EEG 信号。探索了主要的 EEG 波段和头皮区域,以确定哪些区域受恐高症的影响最大。结果,伽马波段、其次是高贝塔波段和头皮额叶区域的影响最为显著。计算了三类恐惧分类任务的受试者内平均准确率。头皮额叶区域的结果尤其相关,使用五个 EEG 波段的绝对功率作为特征,平均准确率为 (68.20 ± 11.60) %。仅考虑额叶区域,最显著的 EEG 波段是高 beta 波段和 gamma 波段,准确率分别达到 (57.90 ± 10.10) % 和 (61.30 ± 8.43) %。顺序特征选择 (SFS) 通过为整个通道集选择 gamma 波段 (48.26 % 的情况) 和高 beta 波段 (22.92 % 的情况) 并实现 (86.10 ± 8.29) % 的平均准确率,证实了这些结果。