检索结果-内蒙古大学图书馆

南京信息工程大学学报 2025年

作者：杨文清化成城殷利平陶建龙陈玥池戴志安刘佳南京信息工程大学自动化学院南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

基于对不同眩晕状态下的脑电信号（EEG）解码提出有效的检测方案，有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法。本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段，并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组，利用PLV（锁相值）方法计算EE... 详细信息

基于对不同眩晕状态下的脑电信号（EEG）解码提出有效的检测方案，有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法。本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段，并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组，利用PLV（锁相值）方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵，并基于SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）等模型进行分类识别。研究结果显示，聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后，在眩晕vs.非眩晕，高眩晕vs.低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%。此外，本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型，在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%。结果表明本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测，并为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供了参考。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号(EEG) 多元变分模态分解脑功能连接网络拓扑特征

来源：评论

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虚拟现实晕动症的脑电多域特征解码研究

虚拟现实晕动症的脑电多域特征解码研究

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作者：周占峰南京信息工程大学

学位级别：硕士

当前虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术发展迅速,其应用领域不断扩展。然而VR技术仍面临一些挑战,其中虚拟现实晕动症(Virtual Reality Motion Sickness,VRMS)是一个亟需解决的问题。VRMS会出现恶心、眼部不适和定向障碍等症状,严重影... 详细信息

当前虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术发展迅速,其应用领域不断扩展。然而VR技术仍面临一些挑战,其中虚拟现实晕动症(Virtual Reality Motion Sickness,VRMS)是一个亟需解决的问题。VRMS会出现恶心、眼部不适和定向障碍等症状,严重影响用户的VR体验。缓解VRMS前提是对其实现有效检测,本研究通过提取VRMS的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征和搭建EEG解码模型实现准确检测VRMS。论文主要研究内容如下: (1)提出基于脑电节律能量和模糊熵的VRMS检测方法。通过计算节律能量和模糊熵进行特征提取,利用配对样本t检验进行特征选择,最后使用多种分类器验证特征有效性。K近邻(K Nearest Neighbor,KNN)的分类效果较好,其在节律能量和模糊熵上的分类平均准确率分别为89%和91%。 (2)提出基于源空间功能连通性分析的VRMS检测方法。通过频域溯源、相位滞后指数计算、基于统计分析的邻接矩阵阈值选择和图论量化脑功能网络的方法进行提取特征,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)验证特征有效性。该方法平均AUC和准确率分别为0.97和94.40%。 (3)搭建基于卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory,Conv LSTM)的斯托克韦尔变换(Stockwell transform,S-transform)解码模型。首先通过EEG的S-transform分析VRMS与正常状态的差异;然后计算基于S-transform的微分熵作为选择两种状态差异显著导联的标准;接着将所选导联(空间域)下的S-transform矩阵(时频域)合并为三维张量;最后输入本文提出的时频空译码网络(Time-Frequency-Space decoding Network,TFSNet)对三维张量进行译码和提取EEG多域特征。结果表明所选导联的三维特征融合模型效果最好,分类准确率为96.29±0.71(%)。本研究结果为VRMS检测提供可度量且有效的EEG特征,为缓解VRMS的研究提供反馈指标。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号模糊熵源空间功能连通性分析卷积长短期记忆网络

来源：评论

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虚实运动一致性对虚拟现实晕动症的影响

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系统仿真学报 2016年第9期28卷 1950-1956页

作者：蔡力翁冬冬张振亮余兴尧北京理工大学光电学院北京100081 北京市混合显示与新型显示工程技术研究中心北京100081

晕动症是制约虚拟现实技术发展的重要因素之一,目前关于虚拟现实晕动症的研究大多基于静态或者运动仿真平台,极少在真实运动状态下进行研究。为了研究真实运动状态下的晕动症,设计了一套虚拟现实系统并对虚拟现实晕动症进行评测。系统... 详细信息

晕动症是制约虚拟现实技术发展的重要因素之一,目前关于虚拟现实晕动症的研究大多基于静态或者运动仿真平台,极少在真实运动状态下进行研究。为了研究真实运动状态下的晕动症,设计了一套虚拟现实系统并对虚拟现实晕动症进行评测。系统使用头盔显示器和一辆可以实时采集运动状态的车辆,让参与者在实验过程中看到与真实运动状态一致的虚拟场景。通过主观和客观的对比实验对参与者在视觉和前庭感知冲突的条件下产生的晕动症程度进行了评价。实验结果表明,运动状态与视觉状态是否一致对虚拟现实晕动症有很大的影响,用户在使用系统时的晕动症程度会随着真实运动状态与视觉一致性的减小而提升,在极端条件下可产生用户无法承受的生理不适状况。

关键词：虚拟现实晕动症真实运动状态视觉前庭冲突头盔显示

来源：评论

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基于脑电信号的虚拟现实晕动症检测方法研究

基于脑电信号的虚拟现实晕动症检测方法研究

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作者：柴立宁南京信息工程大学

学位级别：硕士

近年来,虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术迅速发展,但用户在体验VR时常出现虚拟现实晕动症(Virtual Reality Motion Sickness,VRMS)的症状,威胁用户健康并限制VR技术的推广。因此,开展VRMS研究至关重要,而解决VRMS的前提是准确检测它... 详细信息

近年来,虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术迅速发展,但用户在体验VR时常出现虚拟现实晕动症(Virtual Reality Motion Sickness,VRMS)的症状,威胁用户健康并限制VR技术的推广。因此,开展VRMS研究至关重要,而解决VRMS的前提是准确检测它。由于VRMS会导致脑部神经活动变化,脑电信号具有高时间分辨率和实时测量的优势,因此成为评估和分析VRMS的可行工具。然而,目前对VRMS脑电研究不够细致,缺乏有效且高识别率的脑电特征。为解决此问题,本文提出并搭建多个VRMS检测方法,找出评估VRMS的脑电指标,实现对VRMS的有效检测。论文主要研究内容如下: (1)提出了基于脑电的样本熵及功率谱的VRMS分析方法。通过提取脑电样本熵及功率谱特征,并利用t检验进行特征筛选以找出具有显著性差异的特征。结果表明:全频段方面,电极F8、F12、CZ、CPZ及OZ的样本熵具有显著性差异,电极F7、T7及T8处的功率谱均值具有显著性差异;分频段来看,δ及θ频段的样本熵及功率谱同时具有显著性差异。 (2)提出了基于变分模态分解的静息态VRMS的脑电检测方法。首先,通过变分模态分解结合样本熵、排列熵及中心频率进行脑电的特征提取;然后,利用t检验和Relief F算法进行特征的双重选择之后送入支持向量机中进行验证。结果表明:此方法下的准确率为98.3%,ROC曲线下的面积值接近于1。 (3)提出了基于脑电的熵值和跨频耦合值的不对称性的VRMS检测方法。首先,通过多元变分模态分解结合近似熵、模糊熵、排列熵及跨频耦合的分析方法来提取左右脑区的不对称性特征,然后利用t检验进行特征筛选并送入支持向量机中进行验证。结果表明:该方法下的准确率达到99.5%,ROC曲线下的面积值接近于1。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号多元变分模态分解不对称性支持向量机

来源：评论

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基于脑电微状态的虚拟现实晕动症研究

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国外电子测量技术 2024年第6期43卷 110-118页

作者：杨文清化成城殷利平严颖南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频... 详细信息

针对脑电节律能量无法反映时间信息且对空间信息的探讨并不充分等问题,通过运用微状态分析方法,对虚拟现实晕动症(vRMS)相关脑电信号的时空模式进行了研究,从而检测虚拟现实晕动症。使用多元变分模态分解(MVMD)将脑电信号划分为从低频到高频的5个频段,分析了脑电微状态的出现频率、平均持续时间、覆盖率以及转换率的变化,最后利用统计分析和分类方法验证这些特征的有效性。研究结果表明,5个频段融合所有特征的分类准确率达到最大值83.9%。因此,微状态方法可望为研究VRMS提供新思路。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号微状态分析多元变分模态分解

来源：评论

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探索VR环境中减轻虚拟现实晕动症的行为方法

探索VR环境中减轻虚拟现实晕动症的行为方法

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第22辑同济大学研究生创新论坛

作者：张明霞柳喆俊同济大学艺术与传媒学院同济大学设计与创意学院

随着计算机科学技术的迅速发展,虚拟现实技术VR(Virtual Reality)越来越引起社会各界的关注,然而随着VR游戏用户群的快速增长,虚拟现实晕动症(VIMS,Visually Induced Motion Sickness)逐渐成为阻碍VR技术发展的主要障碍之一。本文系统... 详细信息

随着计算机科学技术的迅速发展,虚拟现实技术VR(Virtual Reality)越来越引起社会各界的关注,然而随着VR游戏用户群的快速增长,虚拟现实晕动症(VIMS,Visually Induced Motion Sickness)逐渐成为阻碍VR技术发展的主要障碍之一。本文系统且全面地陈述了VIMS的起因及其缓解办法,同时,本文重点研究了其缓解方法之一——适应性训练方法,针对该方法的可创新性和可优化性提出新的科学研究假设,进一步研究其缓解VIMS的理论意义与实际应用价值。

关键词：虚拟现实晕动症适应性训练可持续性

来源：评论

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