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छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम मोशन प्लेटफॉर्म का उपयोग करके वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाना
Chapters
Summary August 4th, 2022
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इस लेख में, हम छह डिग्री-स्वतंत्रता गति मंच का उपयोग करके वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक तरीकों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों का वर्णन करते हैं।
Transcript
वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड वेस्टिबुलर अंत अंग के सभी पांच उप-घटकों का परीक्षण करने की अनुमति देता है। उनका उपयोग नैदानिक और बुनियादी अनुसंधान प्रश्नों को संबोधित करने के लिए किया जा सकता है। गति मंच पर मापा जाने वाला वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड, प्राकृतिक गति उत्तेजनाओं पर आधारित है।
यह बहुसंवेदी एकीकरण और निर्णय लेने के अध्ययन को सक्षम बनाता है। वेस्टिबुलर अवधारणात्मक थ्रेसहोल्ड का उपयोग यह जांचने के लिए किया जा सकता है कि रोगियों में धारणा कैसे है और निदान में एक अतिरिक्त उपकरण बन सकता है। इसके अलावा, उनका उपयोग चिकित्सीय हस्तक्षेप की सफलता की निगरानी के लिए किया जा सकता है।
यह प्रक्रिया अत्यधिक स्वचालित और उपयोग करने में आसान है। यहां तक कि शुरुआती लोग सीढ़ियों के एल्गोरिथ्म के गैर-अभिसरण जैसे मुद्दों को देख सकते हैं और प्रासंगिक मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं। वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाने के लिए, गति मंच या रोटरी कुर्सी तक पहुंच सुनिश्चित करें।
फिर, पुष्टि करें कि एक नियंत्रण सॉफ्टवेयर, प्लेटफ़ॉर्मकमांडर, मोशन प्रोफाइल प्रोग्रामिंग और मोशन प्लेटफॉर्म को इंटरफेस करने के लिए मौजूद है। प्रतिभागी प्रतिक्रियाओं को पंजीकृत करने के लिए एक प्रतिक्रिया डिवाइस, एक गेम नियंत्रक का उपयोग करें। दृश्य गति संकेतों के प्रभाव को खत्म करने के लिए प्रतिभागी की आंखों पर पट्टी बांधें।
मोशन प्लेटफॉर्म शोर पैदा करते हैं, आंदोलन की तीव्रता के साथ सहसंबद्ध होते हैं। प्रतिभागी वेस्टिबुलर धारणा थ्रेसहोल्ड का अनुमान लगाते समय जानकारी के एक अतिरिक्त अनपेक्षित स्रोत के रूप में इस श्रवण शोर का उपयोग कर सकते हैं। इस ध्वनि को ढंकने के लिए, प्रतिभागी को प्रत्येक परीक्षण के दौरान शोर रद्द करने वाले हेडफ़ोन के माध्यम से सफेद शोर के साथ प्रस्तुत करें।
प्रयोगात्मक प्रक्रिया शुरू करने से पहले, प्रतिभागी को प्रक्रिया की व्याख्या करें और सूचित सहमति प्राप्त करें। फिर, प्रतिभागी को मोशन प्लेटफॉर्म पर लगी कुर्सी पर बैठने दें और सीट बेल्ट का उपयोग करके सुरक्षित करें। प्रतिभागी को प्रतिक्रिया बटन दें, और समझाएं कि प्रतिक्रियाओं को कुंजी कैसे सौंपी जाती है।
फिर, प्रतिभागी की आंखों पर पट्टी बांधें। प्रतिभागी के सिर पर हेडफ़ोन रखें, और एक उचित सिर निर्धारण लागू करें। मुख्य, बैटरी और नियंत्रक स्विच का उपयोग करके गति मंच चालू करें।
यह सुनिश्चित करने के बाद कि प्लेटफ़ॉर्म के आसपास का क्षेत्र स्पष्ट है, और कोई भी परीक्षण के दौरान चलती प्लेटफॉर्म से संपर्क नहीं कर सकता है, प्रशिक्षण के साथ दहलीज आकलन प्रक्रिया शुरू करें, जिससे प्रतिभागी को कार्य से परिचित होने की अनुमति मिलती है। स्क्रिप्ट थ्रेशोल्ड-प्रशिक्षण का उपयोग करें। प्रशिक्षण प्रक्रिया के लिए जेएल ऑनलाइन उपलब्ध है।
इसके बाद, उपयोग करने के लिए अनुमान एल्गोरिथ्म तय करें। यदि सीढ़ी दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है, तो पैरामीटर के प्रारंभिक बिंदु, चरण आकार, अद्यतन और समाप्ति नियमों को परिभाषित करें। सर्वर सॉफ़्टवेयर के ग्राफ़िकल यूज़र इंटरफ़ेस, या GUI में प्रदर्शित स्थिति की जाँच करके सत्र का एक सफल प्रारंभ सुनिश्चित किया जाता है।
सफल आरंभ होने पर, स्थिति प्रदर्शन सत्र से लघु अनुक्रम में बदल जाता है। यह कनेक्टेड क्लाइंट के आईपी पते और सत्र शुरू होने का समय भी प्रदर्शित करता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया में, सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी कार्य को समझता है, गलत बटन दबाने पर गलतियों को इंगित करता है, और उनके सवालों का जवाब देता है।
इसके बाद, प्रतिभागी को सूचित करें कि प्रशिक्षण प्रक्रिया समाप्त हो गई है और आकलन प्रक्रिया शुरू होने वाली है। जूलिया थ्रेशोल्ड-टेस्ट टाइप करके आकलन प्रक्रिया स्क्रिप्ट शुरू करें। कमांड लाइन में jl.
फिर, समाप्ति मानदंड तक पहुंचने तक पूरी तरह से स्वचालित अनुमान प्रक्रिया की निगरानी करें। प्रक्रिया को समाप्त करने के बाद, गति मंच को पार्क करें, हेड फिक्सेशन, हेडफ़ोन, ब्लाइंडर और बटन हटा दें, और प्रतिभागी को उतरने दें। तीन नीचे, एक ऊपर सीढ़ी नियम ने एक ग्राफ दिया, जो परीक्षणों पर इस्तेमाल की गई उत्तेजना तीव्रता को दर्शाता है।
अनुमानित सीमा तीव्रता एक स्थिर मूल्य की ओर अभिसरण करती है। इसके अलावा, प्रतिभागी ने तीव्रता अनुमानित परीक्षणों के 79.4% में सही प्रतिक्रिया दी। एक असफल दहलीज अनुमान का विज़ुअलाइज़ेशन यहां दिखाया गया है।
30 परीक्षणों के समाप्ति मानदंड और वास्तविक सीमा से अपेक्षाकृत दूर एक शुरुआत की तीव्रता के कारण, सीढ़ी फ़ंक्शन अभिसरण नहीं हुआ। वास्तविक सीमा की ओर तेजी से अभिसरण एक प्रारंभिक झूठी प्रतिक्रिया से बाधित होता है, अनुमान सत्र के दौरान, सुनिश्चित करें कि सीढ़ी एल्गोरिथ्म अभिसरण करता है। गैर-अभिसरण के मामले में समायोजित मापदंडों के साथ आकलन प्रक्रिया को दोहराएं।
प्रतिक्रिया समय को बाइनरी बटन प्रेस के अतिरिक्त मापा जा सकता है। यह बहाव-प्रसार मॉडल जैसे अधिक परिष्कृत विश्लेषण तकनीकों को लागू करने की अनुमति देता है। यह तकनीक अंतरिक्ष में हम कैसे आगे बढ़ते हैं और उच्च संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं, जैसे निर्णय लेने और मानसिक इमेजरी के बीच परस्पर क्रिया की बेहतर जांच करने में भी मदद करेगी।
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