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RESP呼吸信號分析的技術要求

更新時間:2020-09-10      點擊次數:2594
1、可視化Chart與導出數據模塊:包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、BR數據、IR數據以及整體結果報告。

2、信號處理模塊

①處理方法包括小波去噪(Wavelet Filter)、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波(Band Stop)用以濾除噪音干擾,從而得到有用的RESP信號;數據校正包括滑動均值濾波(Moving Average)與滑動均方根濾波(Moving RMS)。


IBI計算,通過設置大呼吸速率(Maximum Heart Rate)與大呼吸閾值(R-peak Mark Threshold)提取R點數據,支持自定義參數。

手動信號校正方法包括線性插值(Linear interpolation)、樣條差值(Spline interpolation)以及通過復制信號區域進行插值。

3、信號分析模塊


信號分析模塊包括時域分析和頻域分析,二者可實現自由切換。


A.時域分析是將RESP信號看作時間的函數,通過分析得到RESP信號的統計特征。統計分析指標包括:一段時間內的均值(Mean)、中值(Median)、標準差(STD)、大小值差(Range)。


B.頻域分析是運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號,對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶,不同頻帶可自定義,將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。包括Power與Peak能量值。


人因工程與工效學

人機工程、人的失誤與系統安全、人機工效學、工作場所與工效學負荷等

安全人機工程

從安全的角度和著眼點,運用人機工程學的原理和方法去解決人機結合面安全問題

交通安全與駕駛行為

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用戶體驗與交互設計

ErgoLAB可實現桌面端、移動端以及VR虛擬環境中的眼動、生理、行為等數據的采集,探索產品設計、人機交互對用戶體驗的影響

建筑與環境行為

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消費行為與神經營銷

通過ErgoLAB采集和分析消費者的生理、表情、行為等數據,了解消費者的認知加工與決策行為,找到消費者行為動機,從而產生恰當的營銷策略使消費者產生留言意向及留言行為

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