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虚拟现实中视觉诱导晕动症评估初步研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
术语表第13-16页
1 绪论第16-24页
    1.1 立项依据第16-21页
        1.1.1 研究意义第16-18页
        1.1.2 国内外研究现状第18-21页
    1.2 研究内容第21-24页
2 实验设备与实验方案第24-36页
    2.1 引言第24页
    2.2 基于虚拟现实的汽车驾驶模拟器第24-25页
    2.3 IHEALTH无线血压手腕监测器BP7第25-29页
        2.3.1 设备介绍第25-26页
        2.3.2 使用方法第26-27页
        2.3.3 数据收集第27-29页
    2.4 MUSE无线可穿戴设备第29-32页
        2.4.1 设备介绍第29-30页
        2.4.2 使用方法第30-31页
        2.4.3 数据收集第31-32页
    2.5 实验方案设计第32-35页
        2.5.1 受试者第32-33页
        2.5.2 主观晕动数据测量方法第33-34页
        2.5.3 实验流程第34-35页
    2.6 本章小结第35-36页
3 基于血压和脉搏率数据特征的VIMS评估第36-98页
    3.1 引言第36-38页
    3.2 相关生理数据介绍第38-40页
        3.2.1 人体生理系统第38-39页
        3.2.2 血压信号第39-40页
        3.2.3 脉搏信号第40页
    3.3 基于单生理数据时域特征的VIMS评估第40-57页
        3.3.1 分析方法第41-45页
        3.3.2 实验结果第45-57页
    3.4 基于单生理数据频域特征的VIMS评估第57-67页
        3.4.1 数据预处理第57页
        3.4.2 功率谱密度估计方法第57-60页
        3.4.3 实验结果第60-67页
    3.5 基于“血压+脉搏率”特征参数的VIMS评估第67-72页
        3.5.1 分析方法第67-68页
        3.5.2 实验结果第68-72页
    3.6 基于血压和脉搏率时域相关性的VIMS评估第72-85页
        3.6.1 数据预处理第73-74页
        3.6.2 分析方法第74-77页
        3.6.3 实验结果第77-85页
    3.7 基于血压和脉搏率频域相干性的VIMS评估第85-93页
        3.7.1 数据预处理第85页
        3.7.2 分析方法第85-86页
        3.7.3 实验结果第86-93页
    3.8 实验结果总结与探究第93-95页
        3.8.1 可能的VIMS评估指标总结第93页
        3.8.2 性别对VIMS的影响第93-94页
        3.8.3 实验结果探究第94-95页
    3.9 本章小结第95-98页
4 基于眨眼信号和下颌收紧信号的VIMS评估第98-106页
    4.1 引言第98页
    4.2 相关生理数据介绍第98-99页
        4.2.1 眨眼信号第98-99页
        4.2.2 下颌收紧信号第99页
    4.3 基于眨眼频率的VIMS评估第99-102页
        4.3.1 数据预处理第99页
        4.3.2 分析方法第99-100页
        4.3.3 实验结果第100-101页
        4.3.4 实验结果分析与探究第101-102页
    4.4 基于下颌收紧频率的VIMS评估第102-104页
        4.4.1 数据预处理第102页
        4.4.2 分析方法第102-103页
        4.4.3 实验结果第103页
        4.4.4 实验结果分析与探究第103-104页
    4.5 本章小结第104-106页
5 总结与展望第106-110页
    5.1 总结第106-107页
    5.2 展望第107-110页
致谢第110-112页
参考文献第112-120页
附录第120-122页
    A. SSQ表第120-121页
    B. 作者攻读期间发表的相关科研论文第121页
    C. 作者攻读期间申请的相关专利第121页
    D. 作者攻读期间参与的相关科研项目第121-122页
    E. 作者攻读期间所获奖项第122页
    F. 相关代码的SVN路径第122页

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