近年来,恐惧情绪被越来越多的心理学家所关注,当恐惧产生时,常伴随一系列的生理变化,往往会导致或促使躯体疾病的发生,恐惧情绪还可能引发焦虑和抑郁等心理疾病,恐惧除了颤抖,抽搐等外化的表现,其实根本上是大脑对于外界刺激,产生的情绪反应。因此,针对正常个体的恐惧情绪脑电的分析,能够让我们充分了解恐惧情绪的脑电波特性,预防各类恐惧症的发生。本文关于恐惧情绪分级脑电的特征值研究重要主要工作如下:(1)本实验采用了虚拟现实技术、脑电采集设备和Android移动手机组成一个实时的情绪诱发系统,通过虚拟现实技术观看一段5分钟的恐惧视频,创新性地提出了把虚拟现实技术应用到脑电情绪诱发中,虚拟现实技术和视频刺激结合起来,更好地诱发了被试者的恐惧情绪脑电。(2)目前国内外多采用心理问卷调查来检测恐惧症,本文在心理学主观不适度量表的基础上,改进地提出了恐惧情绪分级的概念,把被试者的恐惧情绪心理问卷调查结果与脑电信号的分析处理结合起来,分析处理恐惧情绪脑电信号的特征值,比单纯的心理问卷调查具有更精确的数据支持。(3)本文采用LZC复杂度分析和小波包变换方法对恐惧情绪脑电进行特征值提取。目前脑电信号的LZC复杂度计算,常应用于癫痫病人的检测上,本文改进地把LZC复杂度算法用于恐惧情绪脑电的研究上,发现了不同等级下恐惧情绪脑电信号在LZC复杂度变化上的特点。结果表明,不同等级的恐惧情绪脑电信号的LZC值不同,随着恐惧情绪等级的增加,恐惧情绪脑电信号的LZC值增加,恐惧症形成的可能性越大。脑电信号可以被分解为α、β、δ、θ四种节律,不同节律代表了个体不同的生理特征。本文使用小波包变换分解恐惧情绪脑电信号,研究分析不同等级的恐惧情绪脑电信号的节律变化特征。