基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器及测评方法与流程

本发明涉及测评仪器技术领域，尤其涉及一种基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器及测评方法。

背景技术：

现有技术中，职业选拔过程中，为得到应聘者的岗位胜任程度，会在任职之前进行心理测评。现有的心理测评方法多为问卷调查形式，问卷调查得到的心理测评结果会受到主观心理意识形态的影响，个别被试人员为应聘所在岗位，在个人主观心理偏向性的影响下，在做问卷调查的过程中，所做出的选择可能会更偏向更适合职位的一个选项，从而使得问卷调查结果不准确，不具有参考性。

技术实现要素：

为解决现有技术中，心理测评存在的不准确的技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明中的基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器，包括脑电帽、数据预处理模块、提取特征模块、心理测评装置及岗位评估装置；所述脑电帽的输出端与数据预处理模块的输入端连接，向所述数据预处理模块发送被试人员在睁眼和闭眼状态下时的脑电信号，所述数据预处理模块的输出端与提取特征模块的输入端连接，向所述提取特征模块发送处理之后的静息态脑电信号，所述提取特征模块根据静息态脑电信号构建神经特质参数，所述提取特征模块的输出端与岗位评估装置的输入端连接，向所述岗位评估装置发送神经特质参数，所述心理测评装置的输出端与岗位评估装置的输入端连接，向所述岗位评估装置发送心理测评参数，所述岗位评估装置根据神经特质参数及心理测评参数评估被试人员的岗位胜任度。

进一步，所述心理测评装置包括生理参数传感器、表情捕捉器、显示装置及情绪评估模块；所述显示器向被试人员播放视频或图片信息，所述生理参数传感器及表情捕捉器与情绪评估模块的输入端连接，向所述情绪评估模块发送被试人员的生理信息及表情信息，所述情绪评估模块根据被试人员所看到的视频或图片信息，并结合其生理信息及表情信息，评估出被试人员的情绪类型及等级。

进一步，所述心理测评装置还包括性格诊断模块，所述性格诊断模块配制为根据情绪评估结果，评估被试人员的性格状况。

进一步，所述心理测评装置还包括职业建议模块，所述职业建议模块配制为根据测试者的情绪评估结果、性格评估结果及兴趣类型，给出被试人员的职业建议。

进一步，所述数据预处理模块包括脑电放大器及带通滤波器，所述脑电放大器及带通滤波器均电连接于脑电帽与提取特征模块之间。

进一步，所述脑电帽的脑电波感应电极棒为银/氯化银电极。

进一步，所述脑电帽的采样频率为1000hz。

进一步，通过所述带通滤波器去除噪声，进行眼动、心动、肌动校正，去除波幅超出±80μv的伪迹。

本发明还公开了利用上述基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器的测评方法，包括如下步骤：

步骤s1，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a，神经特质参数a传输至岗位评估装置；

步骤s2，面试官对被试人员进行面试得到面试结果b，将面试结果b录入至岗位评估装置；

步骤s3，利用心理测评装置对被试人员进行测评，得到心理测评参数c，心理测评参数c传输至岗位评估装置；

步骤s4，计算岗位胜任度q，其计算公式如下：

q＝xa+yb+(1-x-y)c；

其中x、y为权重。

进一步，步骤s1中还包括如下步骤：

步骤s11，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的睁眼状态下的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a1，神经特质参数a1传输至岗位评估装置；

步骤s12，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的闭眼状态下的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a2，神经特质参数a2传输至岗位评估装置；

步骤s13，岗位评估装置得到神经特质参数a，其计算公式如下：

a＝a1+a2

本发明中的基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器，与现有技术相比，其有益效果为：

本发明中的基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器，采用静息态下的脑电记录分析系统与心理测评装置相结合，采集被试人员的神经特质参数及心理测评结果，通过静息态下采集的神经特质参数进行分析，可以更真实的了解应聘者的学习能力、人格因素、性格缺陷等关键信息，不会受到应聘者个人主观意愿的影响，并且结合面试官测试以及心理测评装置的使用，由此所得出的岗位胜任程度的准确性更高。

附图说明

图1是本发明中基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明中的基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器，包括脑电帽、数据预处理模块、提取特征模块、心理测评装置及岗位评估装置；所述脑电帽的输出端与数据预处理模块的输入端连接，向所述数据预处理模块发送被试人员在睁眼和闭眼状态下时的脑电信号，所述数据预处理模块的输出端与提取特征模块的输入端连接，向所述提取特征模块发送处理之后的静息态脑电信号，所述提取特征模块根据静息态脑电信号构建神经特质参数，所述提取特征模块的输出端与岗位评估装置的输入端连接，向所述岗位评估装置发送神经特质参数，所述心理测评装置的输出端与岗位评估装置的输入端连接，向所述岗位评估装置发送心理测评参数，所述岗位评估装置根据神经特质参数及心理测评参数评估被试人员的岗位胜任度。

人脑在睁眼或闭眼的休息状态(即静息态)时，大脑并没有停止运转，静息态下不仅大脑某些脑区(如静默网络相关脑区)会处于激活状态，各个脑区间还会存在功能上的联系或信息交流，研究发现，认知过程、人格因素、年龄、性别、脑病等因素均会影响人脑在静息态下的神经特质参数，所以，通过静息态下采集的神经特质参数进行分析，可以更真实的了解应聘者的学习能力、人格因素、性格缺陷等关键信息，并且不会受到应聘者个人主观意愿的影响。

进一步，所述心理测评装置包括生理参数传感器、表情捕捉器、显示装置及情绪评估模块；所述显示器向被试人员播放视频或图片信息，所述生理参数传感器及表情捕捉器与情绪评估模块的输入端连接，向所述情绪评估模块发送被试人员的生理信息及表情信息，所述情绪评估模块根据被试人员所看到的视频或图片信息，并结合其生理信息及表情信息，评估出被试人员的情绪类型及等级。

进一步，所述心理测评装置还包括性格诊断模块，所述性格诊断模块配制为根据情绪评估结果，评估被试人员的性格状况。

进一步，所述心理测评装置还包括职业建议模块，所述职业建议模块配制为根据测试者的情绪评估结果、性格评估结果及兴趣类型，给出被试人员的职业建议。

进一步，所述数据预处理模块包括脑电放大器及带通滤波器，所述脑电放大器及带通滤波器均电连接于脑电帽与提取特征模块之间。

进一步，所述脑电帽的脑电波感应电极棒为银/氯化银电极。

进一步，所述脑电帽的采样频率为1000hz。

进一步，通过所述带通滤波器去除噪声，进行眼动、心动、肌动校正，去除波幅超出±80μv的伪迹。

本发明还公开了利用上述基于静息态脑电信号的职业选拔测评仪器的测评方法，包括如下步骤：

步骤s1，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a，神经特质参数a传输至岗位评估装置；

步骤s2，面试官对被试人员进行面试得到面试结果b，将面试结果b录入至岗位评估装置；

步骤s3，利用心理测评装置对被试人员进行测评，得到心理测评参数c，心理测评参数c传输至岗位评估装置；

步骤s4，计算岗位胜任度q，其计算公式如下：

q＝xa+yb+(1-x-y)c；

其中x、y为权重。

进一步，步骤s1中还包括如下步骤：

步骤s11，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的睁眼状态下的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a1，神经特质参数a1传输至岗位评估装置；

步骤s12，利用脑电帽及数据预处理模块得到被试人员的闭眼状态下的静息态脑电信号，通过提取特征模块得到被试人员的神经特质参数a2，神经特质参数a2传输至岗位评估装置；

步骤s13，岗位评估装置得到神经特质参数a，其计算公式如下：

a＝a1+a2

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。