12、基于体验式学习的严肃游戏神经反馈可视化方法

基于体验式学习的严肃游戏神经反馈可视化方法

1. 引言

电子游戏是一个令人兴奋且富有实验性的多学科前沿领域,可视化和教育这两个领域能从中学习并受益。可视化和图形是现代电子游戏的核心,游戏在 3D 数字可视化方面起到了先锋作用,并不断推动技术发展。游戏与教育的关系虽不那么明显,但本质上游戏就是关于学习的体验。一款好游戏容易上手,玩家的学习方式往往富有创意且引人入胜,因此游戏是强大的教学工具,以此为设计理念的游戏被称为严肃游戏。

在严肃游戏的教学领域,常采用“做中学”的方法,如科尔布 1984 年提出的体验式学习理论。该理论认为学习分为四个阶段:体验信息、反思信息、形成抽象概念以及通过互动实验检验这些概念的有效性。作为一种媒介,游戏为体验和交互数据提供了独特方式,随着新兴技术的发展,这种特性愈发显著。虚拟现实能让用户沉浸在 3D 立体的学习世界中,自然直观地进行交互。现成的脑机接口技术使脑电图这一原本的医学领域变得更加普及,让游戏开发者和研究人员能将用户的大脑活动融入教育游戏和虚拟现实体验中。

本研究旨在探索一种通过新颖的可视化和生物特征数据交互,在基于体验的教育游戏中帮助用户学习的方法。评估和探索现有消费技术在神经反馈和可视化方面的潜力,尤其关注视频游戏和虚拟现实体验中“脑控”对用户认知能力隐性知识的影响,以及如何将其应用于心理健康教育和治疗。

2. 脑机接口

1973 年,雅克·维达尔首次探讨了脑机接口,他提出能否将可观测的大脑电信号用作人机通信的信息载体,还设想能否仅用思维控制“假肢设备或宇宙飞船”。如今,假肢已能通过脑机接口控制,到 20 世纪 70 年代,人类大脑已与机器连接并被监测了 50 年。1921 年发明的测谎仪就是早期脑

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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