【摘 要】
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为了建立身体控制游戏生理状态模型,采集身体控制游戏时玩家生理信号变化并加以分析.通过实验获取了12名健康参测人员（平均年龄：26.6,标准差：1.62）玩身体控制游戏时的心率、心率
【机 构】
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浙江大学计算机科学技术学院,青岛大学软件技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60703040);浙江省自然科学基金资助项目(Y107178);浙江省科技计划重大资助项目(2007C13019)
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为了建立身体控制游戏生理状态模型,采集身体控制游戏时玩家生理信号变化并加以分析.通过实验获取了12名健康参测人员（平均年龄：26.6,标准差：1.62）玩身体控制游戏时的心率、心率变异性数据,用单因素方差分析得出不同状态（休息、适度运动和疲劳）下心率和一些心率变异性频域指标有显著变化（p〈0.05）,在此基础上构建基于Fisher线性分类方法的玩家生理状态判别模型,并采用自身验证和交互验证2种验证方法对判别模型进行了评价,2种方法的平均判别正确率均大于75%.实验结果表明,该判别模型能有效判别玩身体控制游
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