论文部分内容阅读
为预测学习飞行能力，用脑电图谱分析技术和逐步判别分析法，对134名（优秀42名、技停92名）飞行学员的静态EEG作了研究。结果发现：安静闭眼EEG中央区α主峰频率、α主峰功率/α功率、θ主峰功率/θ功率与学习飞行能力的关系非常密切；睁眼时枕区α主峰频率8.0~8.5Hz是技停学员重要的EEG特征；与闭眼EEG比较，睁眼时技停学员在额、中央区α主峰频率变慢（P<0.01），优秀学员在枕区、联合区α主峰频率变快（P<0.05）的变化特征。结果提示，α主峰频率低下的技停学员在大脑高级功能上与优秀学员存在明显差异。