可用性测试中用户皮肤电水平变化分析——基于EEMD的方法

被引：3

作者：

李晓军 ^{[1
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肖忠东 ^{[1
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孙林岩 ^{[1
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李经纬 ^{[1
,2
]}

刘春卓 ^{[4
]}

机构：

[1] 西安交通大学管理学院

[2] 过程控制与效率工程教育部重点实验室

[3] 第二炮兵工程大学教研室

来源：

应用心理学 | 2013年 / 19卷 / 04期

关键词：

可用性测试; 皮肤电水平; 总体平均经验模式分解; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

B849 [应用心理学];

学科分类号：

040203 ;

摘要：

根据可用性测试过程中用户皮肤电水平(skin conductance level,SCL)的变化,提出了基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)技术的用户SCL信号趋势和变化特征提取方法。首先,应用EEMD技术对SCL信号进行分解,得到若干独立的基本模式分量及趋势项;然后,对基本模式分量进行显著性检验,进而实现信号的去噪去趋势重构,得到用户SCL的变化特征。实验结果表明:界面的可用性问题使得用户SCL单调趋势变得不明显;当用户遇到可用性问题时,SCL去噪去趋势重构信号波动幅度明显变大,Wilcoxon符号秩检验表明不同阶段用户SCL去噪去趋势重构信号功率差异显著。因此,基于EEMD的信号处理方法能有效支撑可用性测试过程中用户SCL变化的分析。

引用

页码：324 / 331

页数：8

共 15 条

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