Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
САПР (методичка).doc
Скачиваний:
87
Добавлен:
29.03.2016
Размер:
401.92 Кб
Скачать

5. Лабораторная работа n5 Моделирование влияния разговора по мобильному телефону на характеристику внимания пользователя

Цель работы: смоделировать и оценить степень влияния разговора по мобильному телефону (МТ) на характеристику внимания пользователя по результатам применения соответствующего теста на внимание оператора. В качестве воздействующих факторов были выбраны продолжительность разговора (х1) и интервал между двумя разговорами (х2). Выходная характеристика (у) - это результаты теста на внимание.

Программное обеспечение: пакеты “Статистика”(множественная регрессия) и “MATLAB”.

1. Описание используемого теста.

Общий вид теста представлен на рис.1.

Рис.1. Общий вид теста

Описание теста.

После установки курсора на квадрат в центре экрана и нажатия клавиши мыши остальные фигуры, расположенные по краям экрана, начинают двигаться в произвольном направлении, постепенно увеличивая скорость. Оператор должен, управляя с помощью мыши положением квадрата, не допускать его контакта с остальными фигурами. В случае контакта тест заканчивается и выводится время, которое прошло с момента начала теста до его конца. Это время в дальнейшем будет являться оценкой реакции исследуемого объекта (y).

Эксперимент проводится на одном человеке. До воздействия мобильного телефона осуществляется контроль, т.е. измерение фоновой величины (y). Затем включенный (МТ) в активном режиме подносился к уху испытуемого. После удержания (МТ) в положении у уха с заданной длительностью (x1) и последующей паузой (интервалом) при выключенном (МТ)- (x2) измеряется выходная величина (y), т.е. вновь проводится тест. Величины значений продолжительности “разговора” и паузы после него задаются в соответствии с планом двухфакторного эксперимента (табл. 1). В данном случае тест измерялся 5 раз, но в лабораторной работе достаточно провести измерение теста 1-2 раза. Для обработки результатов и построения моделей в примере вычислялись средние значения отклонений от фоновых результатов тестирования. В ходе эксперимента для представленного примера использовался мобильный телефон SonyEricsson k610i, мощность которого в соответствии с системой SAR составляет 1.05 Вт/кг.

Объект исследования.

Общий вид объекта исследования для данного эксперимента представлен на риc.2.

Рис. 2 Общий вид объекта исследования.

В данной работе используется методика математического планирования эксперимента, которая позволяет исследовать реакцию системы (y) на комбинированное воздействие исследуемых факторов (x1,x2). В таблице 1 представлены значения входных факторов в натуральном и кодированном виде.

Таблица 1

Значения входных факторов в натуральном и кодированном виде

Условное обозначение

Наименование

Значения

Натуральные. сек

Кодированные

min

ср

max

min

ср

max

х1

Продолжительность разговора

1

5.5

10

-1

0

+1

х2

Интервал между двумя разговорами

1

2.5

5

-1

0

+1

План и результаты эксперимента представлены в таблице 2.

Таблица 2

План и результаты эксперимента

Номер опыта

Значения факторов

У (результаты), сек

, сек

Кодированные

x1 x2

Натуральные

(мин)

x1 x2

1

-1

-1

1

1

3.9; 4.7; 4.1; 4.3; 4

4.2

2

-1

1

1

5

7.2; 5.2; 3.15; 6.1; 4.4

5.2

3

1

-1

10

1

1.5; 2; 1.3; 1.5; 1.2

1.5

4

1

1

10

5

5.2; 2.7; 1.4; 1.4; 2.7

2.7

5

1

0

10

2.5

1.5; 3.3; 2.6; 2.2; 2.2; 2.4

2.4

6

-1

0

1

2.5

3.6; 5.4; 4.2; 4.9; 4.4

4.5

7

0

1

5.5

5

2; 4.3; 3; 2.6; 1.3

2.6

8

0

-1

5.5

1

4.1; 1.4; 3.2; 2.3; 0.5

2.3

9

0

0

5.5

2.5

1.6; 3.4; 2.8; 1.9; 2.6

2.5

Примечание: в лабораторной можно не дублировать опыты.

Построение модели

По результатам спланированного эксперимента с помощью программы множественной регрессии (пакет Статистика) были рассчитаны коэффициенты модели, которые представлены в таблице 3.

Таблица 3

Коэффициенты модели

Условное обозначение

b0

b1

b2

b12

b12

b22

Величины

2.5*

-1.2*

0.42*

0.04

0.95*

-0.03

Примечание: * – статистически значимые коэффициенты.

В результате модель можно представить в следующем виде:

у=2.5 – 1.2х1+0.42х2+0.04х1х2+0.95х12 – 0.03х22 (1)