發(fā)布時(shí)間：2021-01-22 06:19

　　隨著3D電視逐漸被人們接受的同時(shí),與之出現(xiàn)的各種不適感和疲勞感也引起了人們的關(guān)注,而目前我國(guó)對(duì)3D電視健康評(píng)估的研究尚處于起步階段,還缺乏相應(yīng)的行業(yè)與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。研究并建立相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系指導(dǎo)3D產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展成為社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本文研究工作就是運(yùn)用腦電信號(hào)（EEG）和事件相關(guān)電位（ERP）等技術(shù)手段研究觀看3D電視的健康評(píng)估特征參數(shù),為建立相關(guān)的評(píng)估體系提供科學(xué)依據(jù)。具體研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn):（1）將EEG和EPR技術(shù)引入到3D電視健康評(píng)估特征參數(shù)的研究中,搭建了EEG/ERP的實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái),設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)方案對(duì)近一百名志愿者進(jìn)行了5批次實(shí)驗(yàn),采集到各類有效數(shù)據(jù)145例。（2）運(yùn)用EEG技術(shù)進(jìn)行3D電視健康評(píng)估研究,對(duì)采集到的EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和特征波提取,計(jì)算了疲勞因子R值、重心頻率（GF）等特征參數(shù),分析研究發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)的R值在觀影后會(huì)上升,枕區(qū)的GF會(huì)下降的規(guī)律;統(tǒng)計(jì)了觀看長(zhǎng)時(shí)3D影片后主觀不適問(wèn)卷得分,將其與EEG特征參數(shù)及片源深度信息關(guān)聯(lián),得出深度信息與疲勞度有密切的相關(guān)性,深度信息的均值和標(biāo)準(zhǔn)差越大,疲勞也越容易產(chǎn)生的結(jié)論。（3）運(yùn)用ERP技術(shù)研究了觀看3D短時(shí)上邊框效應(yīng)問(wèn)題片源后... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
abstract
注釋表
縮略詞
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 研究進(jìn)展
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.2 研究?jī)?nèi)容
    1.3 論文架構(gòu)簡(jiǎn)介
    1.4 本章小結(jié)
第二章 基礎(chǔ)理論介紹
    2.13D成像技術(shù)及應(yīng)用
        2.1.13D成像原理
        2.1.23D顯示技術(shù)
    2.2 腦電信號(hào)概述
        2.2.1 大腦皮層分區(qū)
        2.2.2 腦電信號(hào)的特征波段
        2.2.3 觀看 3D電視產(chǎn)生疲勞的機(jī)理
    2.3 事件相關(guān)電位概述
        2.3.1 P300
        2.3.2 視覺(jué)誘發(fā)電位
        2.3.3 事件相關(guān)電位的提取
    2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析原理
    2.5 本章小結(jié)
第三章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備
        3.1.13D顯示設(shè)備
        3.1.2 軟件系統(tǒng)
        3.1.3 美國(guó)Neuroscan的EGI腦電儀
    3.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        3.2.1 志愿者篩選
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.2.33D影像素材
    3.3 實(shí)驗(yàn)方案
        3.3.1 長(zhǎng)時(shí)影片觀看前后的EEG
        3.3.2 短時(shí)影片觀看前后的EEG
        3.3.3 基于P300的人體健康參數(shù)研究
        3.3.4 基于VEP的人體健康參數(shù)研究
        3.3.5 方案總結(jié)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理與分析
    4.1 EEG數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.1 Matlab預(yù)處理
        4.1.2 Curry軟件預(yù)處理
    4.2 特征波提取計(jì)算
        4.2.1 疲勞因子
        4.2.2 重心頻率
    4.3 誘發(fā)電位數(shù)據(jù)提取
        4.3.1 P300
        4.3.2 視覺(jué)誘發(fā)電位
    4.4 主觀反饋結(jié)果
        4.4.1 主觀問(wèn)卷
        4.4.2 不適按鍵
    4.5 3D電視健康評(píng)估特征參數(shù)
        4.5.1 深度信息與疲勞的關(guān)聯(lián)
        4.5.2 交叉視差和非交叉視差
        4.5.3 P300的健康評(píng)估特征參數(shù)
        4.5.4 誘發(fā)電位的健康評(píng)估特征參數(shù)
        4.5.5 其它因素對(duì)疲勞的影響
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    5.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄一 精神狀態(tài)簡(jiǎn)易速檢表（MMSE）
附錄二 主觀問(wèn)卷一
附錄三 主觀問(wèn)卷二
附錄四 主觀問(wèn)卷三
附錄五 主觀問(wèn)卷四
附錄六 實(shí)驗(yàn)知情書



本文編號(hào)：2992730