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利用脑电图量化虚拟现实晕动症( Quantifying VR cybersickness using EEG )
Eric Krokos Amitabh Varshney
目前在虚拟环境中表征晕动病（视觉诱发晕动病）的技术依赖于定性问卷。为了使交互式图形创造视觉体验，增强在场的假象，同时减轻网络病，需要交互式措施来表征网络病。在本论文中，我们采集了受试者的脑电信号，并将这些信号与基线进行了比较。我们的研究表明，参与者报告的网络病（通过操纵杆的运动来测量）与大脑脑电信号之间存在相关性。通过独立分量分析，我们将那些由网络病引起的信号与其他来源（如眨眼）分开。我们的用户研究发现，在沉浸式虚拟环境中，参与者之间的Delta-(1.0-4.0Hz)、Theta-(4.0-7.0Hz)和Alpha-wave(7.0-13.0Hz)与网络病有高度相关且具有统计学意义的增加。建立网络病和脑电图测量的大脑活动之间的强相关性，为我们在虚拟环境中交互式地表征和减轻网络病提供了第一步。
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