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数据采集与处理
中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理

中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学

贲德

双月刊

1004-9037

sjcj@nuaa.edu.cn

025-84892742

210016

南京市御道街29号1016信箱

数据采集与处理/Journal Journal of Data Acquisition & ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
正式出版
收录年代

    基于脑电节律能量与模糊熵的VR诱发晕动症水平检测研究

    周占峰化成城柴立宁严颖...
    490-500页
    查看更多>>摘要：晕动症一直是影响虚拟现实用户体验及限制虚拟现实行业发展的一个关键因素.为解决这一问题,本文研究了虚拟现实晕动症对大脑神经活动的影响,并利用脑电特征对晕动症水平进行检测.为得到可度量眩晕水平的特征,记录受试者在体验眩晕测试场景前及过程中的脑电信号,计算节律能量和模糊熵,并利用统计分析进行特征选择,最后分类验证该特征的有效性.结果表明,受试者产生晕动症时,CP4和Oz的θ、α频段能量及C4的β、γ频段能量显著降低(p<0.01);在模糊熵方面,δ频段有FC4、Cz模糊熵值显著升高(p<0.000 1),β频段有O1模糊熵值显著降低(p<0.000 1).对比线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)、逻辑回归(Logistic regression,LR)和支持向量机(Support vector machine,SVM),K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法的分类效果较好,它在节律能量和模糊熵上的分类准确率分别为89%和91%.本研究表明脑电节律能量及模糊熵有望成为晕动症水平检测的有效指标,为研究虚拟现实晕动症成因及缓解方案提供客观依据.

    虚拟现实晕动症脑电信号模糊熵

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    《数据采集与处理》征稿简则

    封3页
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