17、电子设备使用中的人体工程学干预与评估

电子设备使用中的人体工程学干预与评估

在当今数字化时代,台式电脑、笔记本电脑和智能手机已成为人们生活和工作中不可或缺的工具。然而,长时间使用这些设备可能会导致各种身体疼痛和不适,进而引发肌肉骨骼疾病(MSDs)。本文将探讨使用这些电子设备时的疼痛风险因素、人体工程学评估技术以及为减轻办公室员工疼痛而采取的人体工程学干预措施。

1. 研究方法

为了全面了解相关情况,我们使用了多个电子数据库,如 Science Direct、Scopus 和 Google Scholar,搜索了 2010 年至 2018 年间发表的所有相关文章。搜索关键词包括计算机工作站、键盘、笔记本电脑、智能手机、人体工程学、腕管综合征和手腕姿势等。

2. 笔记本电脑工作站

2.1 使用笔记本电脑面临的挑战

笔记本电脑的便携性和小巧尺寸使其使用更加方便,但也导致用户常常采用不舒适的姿势,如坐着、站着或躺着使用。长时间保持这些不健康的姿势可能会导致不适和损伤。此外,许多用户并不了解使用笔记本电脑时应采用的人体工程学实践。因此,为了减少笔记本电脑用户的健康问题,需要提供足够的人体工程学培训,并告知他们理想的使用方法。同时,找出用户采用的不正确姿势,以减少肌肉骨骼疾病的发生。

2.2 疼痛的风险因素

  • 颈部疼痛 :研究表明,使用笔记本电脑会导致更大的颈部弯曲角度,这主要是由于活动范围受限,可能导致颈部劳损。笔记本电脑内置的键盘和鼠标无法根据用户的需求进行调整,这是导致不正确工作姿势和疼痛的主要原因。据国际疼痛研究协会称,颈部疼痛每年影响约 30% - 50%的普通人群,其中 15
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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