61、沉浸式VR与增强现实:助力老年神经障碍患者认知训练与生活改善

沉浸式VR与增强现实:助力老年神经障碍患者认知训练与生活改善

一、沉浸式VR认知训练项目概述

1.1 项目背景与目标

沉浸式VR为患有神经障碍的老年人提供了一种务实的认知训练方法。其目标是在老年人的家中开展以认知为重点的训练项目,帮助他们恢复和提升认知能力。

1.2 沉浸式VR环境搭建

  • 平台构成 :该平台是对现有智能公寓的虚拟复刻,配备商业头戴设备、两个无线手持控制器和两个三脚架上的基站。系统可设置在安全的房间,如研究机构、医院或患者家中,支持坐姿和站姿使用。
  • 训练流程 :整个训练项目包含24个会话,分为五个训练模块。在每个会话开始前,患者会收到任务列表,可在家人照顾者的协助下完成。会话过程中,患者需独立完成任务,系统会记录活动日志并传输到服务器,项目管理者(治疗师或研究人员)可据此提供反馈。

1.3 VR训练项目模块

模块名称 模块目标 具体内容
模块1:熟悉环境和技术 让患者熟悉沉浸式VR,在技术上能够操作设备,在情感上增强对技术的信心 包括戴上头盔、学习基本命令、适应技术操作等活动,任务逐步增加,到第5个会话时涵盖几乎一整天的基本任务
模块2:任务管理和优先级排
【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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