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 |