【摘 要】
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热感觉是人体对环境冷热的主观描述,存在很大的主观性。而且研究人员一直在致力于通过某种客观指标来反映热感觉变化,本质上是通过某种客观指标实现对主观感觉的评价和预测。吹风感觉是一种因空气的流动造成的压力式触感,是影响人体热感觉评价的重要的因素之一。气流环境会影响人体对吹风的感知,人体热感觉也会受吹风影响,所以在室内环境热感觉的评估中吹风因素不可忽视。此外,脑电（Electroencephalogram
【基金项目】
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国家自然科学基金（51778305）；
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热感觉是人体对环境冷热的主观描述,存在很大的主观性。而且研究人员一直在致力于通过某种客观指标来反映热感觉变化,本质上是通过某种客观指标实现对主观感觉的评价和预测。吹风感觉是一种因空气的流动造成的压力式触感,是影响人体热感觉评价的重要的因素之一。气流环境会影响人体对吹风的感知,人体热感觉也会受吹风影响,所以在室内环境热感觉的评估中吹风因素不可忽视。此外,脑电（Electroencephalogram,EEG）技术在痛觉、嗅觉方向的成功识别,为吹风感觉的识别提供了借鉴。为了评估吹风对人体的影响,并实现对吹风感觉的有效识别,在排除了其他因素干扰后,设计了等温吹风实验。在人工气候实验室通过固定的风速和频率对受试者进行迎面吹风刺激,收集受试人员的热感觉调查问卷,同时采集受试者的客观生理参数,分析等温吹风对人体热感觉与客观生理参数的影响。发现（1）等温吹风可以使室内人员的热感觉以及皮肤温度显著降低。（2）等温吹风下EEG中的δ、θ、α以及β波段四个波段对数平均功率值要高于无吹风时的状态。（3）等温吹风与皮肤温度和脑电中的θ、α、β波段对数平均功率显著相关。同时利用EEGLAB工具箱通过独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）对脑电图进行伪迹分离预处理,并将预处理后的EEG数据通过傅里叶变换在EEG信号分离出的δ波段（1-3 Hz）、θ波段（4-7 Hz）、α波段（8-13 Hz）以及β波段（14-30 Hz）进行能量特征提取。提取的特征向量再由支持向量机（Support Vector Machines,SVM）和K近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）两种机器学习算法分别进行吹风感觉的分类识别,发现SVM和KNN两种算法通过EEG能量特征对吹风感觉的识别准确率达到了88%以上。本文从等温吹风对人体热感觉评价与客观生理参数的影响出发,并通过机器学习方法以EEG四个波段的能量特征为实现了对吹风感觉的有效识别,为通过客观生理参数评价人体热感觉奠定了研究基础。
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