壓力是指環(huán)境誘因?qū)е氯藗兂霈F(xiàn)身體和精神的緊張狀態(tài)。短暫適度的壓力有助于激發(fā)軀體喚起度,使人們更好地應(yīng)對(duì)外界環(huán)境刺激,增強(qiáng)機(jī)體適應(yīng)性,而長期壓力則易導(dǎo)致疲勞、慢性炎癥和代謝綜合征,破壞免疫系統(tǒng)功能,誘發(fā)心腦血管疾病等。目前大部分壓力生理模式識(shí)別研究側(cè)重于分析短時(shí)急性壓力事件的心跳模式,還未見文獻(xiàn)提出較長時(shí)間壓力累積對(duì)自主神經(jīng)活動(dòng)影響的有效量化指標(biāo)和生理計(jì)算模型。本文假設(shè)反復(fù)出現(xiàn)的短暫壓力事件具有時(shí)間累積效應(yīng),設(shè)計(jì)了兩種真實(shí)場景連續(xù)約8小時(shí)的持續(xù)強(qiáng)/弱壓力誘發(fā)任務(wù),采用多尺度心跳模式分析技術(shù),驗(yàn)證了壓力存在時(shí)間累積效應(yīng)。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),壓力累積效應(yīng)在多尺度上降低心跳復(fù)雜性,且局部Hurst指數(shù)范圍(RLHE)指標(biāo)有效指示了壓力累積效應(yīng)的發(fā)展過程。主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:(1)本文設(shè)計(jì)了持續(xù)強(qiáng)/弱壓力誘發(fā)與數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)范式,通過約8小時(shí)的真實(shí)場景電腦游戲任務(wù)以及電腦學(xué)習(xí)任務(wù),分別誘發(fā)了30名被試持續(xù)強(qiáng)壓力狀態(tài)以及與之相對(duì)的30名被試持續(xù)弱壓力狀態(tài),有監(jiān)督地實(shí)施了強(qiáng)/弱壓力誘發(fā)與生理數(shù)據(jù)采集,綜合主觀和客觀兩方面信息標(biāo)定了生理數(shù)據(jù)的壓力標(biāo)簽。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果表明,強(qiáng)/弱壓力誘發(fā)任務(wù)分別成功誘發(fā)了被試...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1心電采集：（a）Shimmer3設(shè)備；（b）實(shí)際穿戴圖

實(shí)驗(yàn)設(shè)備電信號(hào)包含豐富的心臟自主神經(jīng)控制信息，其心跳節(jié)律信息直接反交感神經(jīng)對(duì)心臟動(dòng)力過程的精細(xì)控制，是其他生理信息源（如：表速度，血氧，熱成像，肌電等）無法比擬的[52,53]。因此，本實(shí)驗(yàn)使為探索自主神經(jīng)機(jī)制的唯一生理信息源。在實(shí)驗(yàn)過程中采集到有效原始心電信號(hào)對(duì)壓力累積效應(yīng)的心....

圖2.2實(shí)驗(yàn)場所實(shí)景圖：（a）真實(shí)網(wǎng)吧場景；（b）真實(shí)辦公場景

西南大學(xué)碩士學(xué)位論文實(shí)驗(yàn)環(huán)境實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組分別通過電腦游戲和電腦學(xué)習(xí)任務(wù)來誘發(fā)被試持續(xù)強(qiáng)壓弱壓力狀態(tài)。其中，實(shí)驗(yàn)組場景為真實(shí)網(wǎng)吧，游戲類型為大型競技類網(wǎng)盟，實(shí)驗(yàn)時(shí)長為8小時(shí)，其實(shí)際場景圖如圖2.2（a）所示；而對(duì)照組場實(shí)研究生辦公室，被試通過操作鍵盤和鼠標(biāo)完成電腦上的文章....

圖3.1典型的ECG波形圖

程則剛好相反，其主要實(shí)現(xiàn)電激動(dòng)狀態(tài)向靜息狀態(tài)的轉(zhuǎn)變。當(dāng)心房和心室的肌肉細(xì)胞遇到心臟內(nèi)部系列電刺激脈沖時(shí)會(huì)興奮激動(dòng)，會(huì)產(chǎn)生有節(jié)律性的舒張運(yùn)動(dòng)和收縮運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)血液循環(huán)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。心電信號(hào)[65]通常是指由心肌細(xì)胞不斷舒張和收縮運(yùn)動(dòng)引起形成的體表部位電位差，其綜合體現(xiàn)了心肌細(xì)胞....

圖4.7窗長為104次心跳下的散點(diǎn)圖

第四章實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析觀察圖4.6中各圖可以發(fā)現(xiàn)，四種分類器在大尺度（窗長為4800次心跳間隔）的識(shí)別率都最高，而在小尺度（窗長為104次心跳間隔）的識(shí)別率最低，且隨著滑動(dòng)時(shí)間窗長的增加，上述幾種分類器的強(qiáng)/弱壓力分類識(shí)別率均呈上升趨勢(shì)。此外，對(duì)比各圖可知，KNN分類效果最好....

本文編號(hào)：3974114