CN108294739B - 一种测试用户体验的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

一种测试用户体验的方法，其特征在于包括如下步骤：Step1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值。Step2，在VR体验的过程中基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像。Step3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据。Step4，将多个所述向量数据嵌入所述虚拟现实数据并在所述显示装置上重新渲染呈现第二虚拟现实图像。另外，本发明提供一种测试用户体验的装置，用于执行本发明所述的测试用户体验的方法，其包括：显示装置，采集装置，中央处理器。

Description

一种测试用户体验的方法及其装置

技术领域

本发明属于虚拟现实以及人机交互技术领域，具体涉及一种测试用户体验的方法及装置。

背景技术

在VR虚拟现实逐步发展的今天，已经有关于VR的初步技术产品进入市场，比如VR互动体验馆、能让体验者体验到VR技术的魅力。为了增强体验者的真实感，使得体验者的3D立体代入感更强，一般在VR互动体验馆内设置有球星模拟器(或球形模拟舱)。体验者进入球形模拟器后，就将置身于球形的模拟空间，然后在该球形空间内利用VR技术模拟出于现实相符合的情景。在该球形模拟器中，体验者如同身临其境。

目前，由于体验者如同身临其境，故其在体验一些比较刺激的游戏过程中，比如过山车等，就会出现极度紧张或者极度刺激的情况。而目前在游戏的过程中，没有一套可以监测体验者心脏状态的工具以及判断和分析此类数据的方法。故此，很多平常较为胆小的人都不敢参加VR体验，害怕心脏方面的意外发生。而敢于参加VR体验的体验者也可能因为情绪过于激动而突发心脏方面的意外状况。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提出一种测试用户体验的方法及其装置，采用本发明的测试装置，不但使用方便，同时还能有效采集心脏方面的数据，此外，采用本发明的分析方法，可以有效的分析体验者的心率信息，为VR体验者的生命提供保障。

一种测试用户体验的方法，其特征在于包括如下步骤：

Step1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值。

Step2，在VR体验的过程中基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像。

Step3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据。

Step4，将多个所述向量数据嵌入所述虚拟现实数据并在所述显示装置上重新渲染呈现第二虚拟现实图像。

优选的，所述的步骤Step4中，计算多个所述向量数据的加权平均数据，所述显示装置将所述加权平均数据渲染为特征图像，所述第二虚拟现实图像由所述第一虚拟现实图像和所述特征图像组成。

优选的，所述的步骤Step2中，在所述第一虚拟现实图像的特定位置预留基础图像；在所述的步骤Step4中，基于所述基础图像执行渲染所述加权平均数据的步骤并生成所述特征图像。

优选的，多个所述向量数据分别对应的加权系数各不相同，且基于所述虚拟现实数据的特征值以及心率或者心脏健康信息数据的重要性来确定多个所述向量数据分别对应的加权系数，所述特征值基于所述虚拟现实图像的内容确定。

优选的，所述的步骤Step3中，在手腕桡动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在手臂肱二头肌(肘窝向上2厘米臂内侧)肱动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在额部的两侧、眼眶的外上部、延伸至耳上延的颞浅动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在头顶部和颜面部的颈外动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在踝关节前方、内外踝连接中点、拇指伸肌腱的外侧的足背动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在小腿后区的颈后动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，所述的步骤Step3中，在腹股沟韧带中点的深入面股三角附近的股动脉位置采集用户的心率、心脏健康信息数据。

优选的，Step1和Step3中所述的心率、心脏健康信息数据包含心率值、心率变异指标、压力指数、心脏负荷率。其中，Step3中所述的多个向量数据包括VR体验心率值与静态心率值的差异、VR体验心率变异指标与静态心率变异指标的差异、VR体验压力指数与静态压力指数的差异、VR体验心脏负荷率与静态心脏负荷率的差异。

优选的，所述步骤Step1和Step3中，通过以下步骤提取心率、心脏负荷率测试数据：

通过采集装置采集用户的及时心率测试数据，所述的及时心率测试指的是测试时间≥30秒时间得到的心率数据；

通过滤波器对脉搏信号进行能量象限的连续小波变换；

对脉搏信号频带进行划分，采用小波脉搏特征提取算法对脉搏信号进行处理，得到检测心率时脉搏信号强度；

对所有采集到的心率值进行LMS运动降噪算法处理；

通过算数平均值法获取Step1中心率数据y_avg。

通过将Step3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与Step1中获取的平均心率值进行差异性对比。

通过y_max＝k₂+k₃*age计算用户的最大心率y_max，其中，k₂为取值范围为190～220的常系数,k₃为取值范围为0.5～1的常系数；

通过计算Step3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与最大心率值y_max的占比获取及时心脏负荷率，即心脏负荷率＝y/y_max。

优选的，所述步骤Step1和Step3中，通过以下步骤提取心率变异指标测试数据：

通过采集装置采集人体脉搏信号和人体运动信号；

采用自适应滤波降噪方法从人体脉搏波信号中去除人体运动信号干扰，并提取降噪后脉搏波信号的P波峰值；求出相连P波峰值对应的时间间隔PPT，再用时域与频域分析方法处理PPT序列，得到心率变异性指标及监测结果。

所述的时域分析指标为：相邻P波峰值间隔PPT、相邻P波峰值间隔标准差SDNN、相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50以及NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50。

所述的频域分析指标为：频率在0.03-0.04Hz的极低频功率VLF、频率在0.04-0.15Hz的低频功率LF、频率在0.15-0.40Hz的高频功率HF以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。

优选的，所述步骤Step1中，采集三次平行静态心率和基础心脏健康信息数据，若三次平行静态心率数值波动范围在平均值的±10％的范围内，则采用以上三次平行测试数据的测试值。若三次的波动范围超过平均值的±10％，则重新测量一次，直到有三次平行静态心率值在平均值的±10％的范围内。此时，系统在分析的过程中自动存储这三次合格的平行测试值，舍弃其他的不合格的测试值。

另外，本发明提供一种测试用户体验的装置，用于执行本发明所述的测试用户体验的方法，其包括：

显示装置，其用于基于虚拟现实数据渲染呈现第一虚拟现实图像或者第二虚拟现实图像；

采集装置，其用于采集用户的心率、心脏健康信息；

中央处理器，其用于提取所述心率、心脏健康信息的多个向量数据以及数据处理。

优选的，所述采集装置为设置在所述显示装置上的干电极，所述的干电极位于手腕桡动脉位置、手臂肱二头肌(肘窝向上2厘米臂内侧)肱动脉位置、额部的两侧、眼眶的外上部、延伸至耳上延的颞浅动脉位置、在头顶部和颜面部的颈外动脉位置、在踝关节前方、内外踝连接中点、拇指伸肌腱的外侧的足背动脉位置、小腿后区的颈后动脉位置、腹股沟韧带中点的深入面股三角附近的股动脉位置中的一个或多个位置。

优选的，所述的中央处理器，至少包括存储模块、判断模块和调整模块，所述的存储模块用于存储所述虚拟现实数据的特征值、心率或心脏健康信息数据、以及由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数。所述的判断模块用于判断存储模块中的由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，是否能够满足客户及时的心理承受状态。所述的调整模块用于在判断模块提出预警后及时的调整存储模块中已有的虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，从而保证客户在比较安全的范围内享受VR体验。最终由调整模块调节后的加权系数会保存在存储模块中，以备随时调用。

本发明利用显示的虚拟现实图像形成刺激，通过便携、可穿戴设备采集用户心率和心脏健康信息数据监测用户观看虚拟现实图像的过程，并根据用户心率和心脏健康信息数据表征不同精神状态的各项指标，利用专门的算法在虚拟显示设备上显示出交互后产生的新的虚拟现实图像，以具象表征用户对虚拟现实设备的互动体验。本发明可以广泛应用于视屏游戏开发、科学研究等应用领域。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的权利要求。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、同等替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。

附图说明

图1为实施案例一的测试用户体验的方法流程图。

图2为实施案例二的测试用户体验的方法流程图。

图3为实施案例三的测试用户体验的方法流程图。

图4为本发明的用户体验的装置模块结构。

图5为本发明的中央处理器的结构示意图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施案例1：

如图1所示，为本实施案例的一种测试用户体验的方法流程图，在该实施例中，首先进入步骤S1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值。具体的，所述的采集装置为干电极，干电极被放置在手腕桡动脉位置，通过内置的参考电极触点进行心率、心率变异指标、心脏负荷率数据的测量、放大、滤波，并通过集成芯片对该心率、心率变异指标、心脏负荷率数据进行处理和输出。

步骤S2，基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像。具体的，用户使用诸如3D展示系统、VR头盔、VR眼镜等虚拟现实设备时，将包含虚拟现实内容的抽象的不同格式的虚拟现实数据，利用虚拟现实基础上的图像工具对所述虚拟现实数据进行可视化分析、处理。即利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。根据所述虚拟现实数据，将对应包含的内容以图像的方式渲染呈现在所述显示装置上，形成所述第一虚拟现实图像。所述虚拟现实数据可以是预定的数据，也可以是从本地预定位置或通过网络从远程预定位置选择载入的数据。所述第一虚拟现实图像优选以全景视角动态或静态呈现，并随着所述虚拟现实数据的变化而变化，给用户以身临其境的感官体验。

步骤S3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据。所述的采集装置为干电极，干电极被放置在手腕桡动脉位置，通过内置的参考电极触点进行心率、心率变异指标、心脏负荷率数据的测量、放大、滤波，并通过集成芯片对该心率、心率变异指标、心脏负荷率数据进行处理和输出。本领域的技术人员理解，不同的心率、心率变异指标和心脏负荷率代表不同的精神和心理状态。例如，通常情况下，心率为60-100次/分时，表示情绪较稳定；当心率为100-160次/分时，表示兴奋、激动等情绪；当心率为40-50次/分时，可能产生胸闷、头晕、晕厥甚至致死。心率变异指标时域分析过程中PPT呈上升趋势表明心脏健康状况提升，心率变异指标时域分析过程中PPT呈下降趋势则表明心脏健康状况下降。心率变异率信号中的高频(HF)成分和低频(LF)成分、急低频(VLF)成分与心理压力和睡眠质量也有着较为紧密的关系。

本实施案例中所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据，包括VR体验心率值与静态心率值的差异、VR体验心率变异指标与静态心率变异指标的差异、VR体验压力指数与静态压力指数的差异、VR体验心脏负荷率与静态心脏负荷率的差异。如上所述的差异为VR体验时的心率与心脏健康信息数据与基准值的差值、比值、或差值与比值的趋势。

其中，心率、心脏负荷率测试数据通过如下方式获取：通过采集装置采集用户的及时心率测试数据，所述的及时心率测试指的是测试时间≥30秒时间得到的心率数据；通过滤波器对脉搏信号进行能量象限的连续小波变换；对脉搏信号频带进行划分，采用小波脉搏特征提取算法对脉搏信号进行处理，得到检测心率时脉搏信号强度；对所有采集到的心率值进行LMS运动降噪算法处理；通过算数平均值法获取Step1中心率数据y_avg；通过将S3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与S1中获取的平均心率值进行差异性对比；通过y_max＝k₂+k₃*age计算用户的最大心率y_max，其中，k₂为取值范围为190～220的常系数,k₃为取值范围为0.5～1的常系数；通过计算S3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与最大心率值y_max的占比获取及时心脏负荷率，即心脏负荷率＝y/y_max。

其中，所述的心率变异指标数据通过如下方式获取：通过采集装置采集人体脉搏信号和人体运动信号；采用自适应滤波降噪方法从人体脉搏波信号中去除人体运动信号干扰，并提取降噪后脉搏波信号的P波峰值；求出相连P波峰值对应的时间间隔PPT，再用时域与频域分析方法处理PPT序列，得到心率变异性指标及监测结果。所述的时域分析指标为：相邻P波峰值间隔PPT、相邻P波峰值间隔标准差SDNN、相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50以及NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50。所述的频域分析指标为：频率在0.03-0.04Hz的极低频功率VLF、频率在0.04-0.15Hz的低频功率LF、频率在0.15-0.40Hz的高频功率HF以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。

步骤S4，将多个所述向量数据嵌入所述虚拟现实数据并在所述显示装置上重新渲染呈现第二虚拟现实图像。具体的，在已预先载入的所述虚拟现实数据基础上，嵌入多个所述向量数据，根据不同向量数据的权重将各个所述向量数据以及所述虚拟现实数据进行综合处理，利用数字化指数方式对用户当前的精神心理状态进行度量，以计算出多个所述向量数据在所述第一虚拟现实图像的叠加效果，从而在所述显示装置上重新渲染呈现第二虚拟现实图像。所述第二虚拟现实图像随多个所述向量数据，即用户体验过程中的情绪、心理状态的变化而变化。由此，可以根据用户观看所述第一虚拟显示图像的基础上可视化呈现用户观看时的体验状态，例如，放松、兴奋、激动、胸闷、头晕、晕厥情绪或心理身体状况。

具体实施案例2：

如图2所示，一种测试用户体验的方法流程图，在该实施例中，首先进入步骤S1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值。具体的，所述的采集装置为干电极，干电极被放置在手腕桡动脉位置，通过内置的参考电极触点进行心率、心率变异指标、心脏负荷率数据的测量、放大、滤波，并通过集成芯片对该心率、心率变异指标、心脏负荷率数据进行处理和输出。

步骤S2，基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像。其中，所述的采集装置的位置位于手腕桡动脉位置、手臂肱二头肌(肘窝向上2厘米臂内侧)肱动脉位置、在头顶部和颜面部的颈外动脉位置。具体的，可以参考具体实施案例1中的S2，此处不再赘述。

步骤S3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据。具体的，可以参考具体实施案例1中的S3，此处不再赘述。

步骤S41，计算多个所述向量的加权平均数，具体的，获取所述的多个向量数据中的心率值、心脏负荷率、心率变异性PPT、P波峰值间隔标准差SDNN、相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50、NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50、极低频功率VLF、低频功率LF、高频功率HF、低频功率与高频功率的比值LF/HF，以及VR过程中所有以上所述的数据/静态时候的相应的数据，以及VR过程中所有以上所述的数据-静态时候的相应数据。

利用以下公式求算向量的加权平均值，f_avg＝(x₁f₁+x₂f₂+x₃f₃+x₄f₄+x₅f₅+x₆f₆+……+x_n-1f_n-1+x_nf_n)/n,其中，f_avg为多个所述向量数据的加权平均数据，其用于综合量化表征用户当前的心脏状态，x为f的加权系数，其用于表征所述向量数据中值f的比重，且x₁+x₂+x₃+x₄+x₅+x₆+x_n-1+x_n＝n。

利用该算法确定多个所述向量数据的加权平均数据，根据所述加权平均数据的取值范围和所处区间，来量化指示用户当前的情绪和心脏状况。具体的，心率值、VR心率值-静态心率值、VR心率值/静态心率值所占的权重最大；其次为心脏负荷率、VR心脏负荷率-静态心脏负荷率、VR心脏负荷率/静态心脏负荷率；再其次为，心率变异性PPT、差值、比例；VR心率变异性PPT-静态心率变异性、差值、比例；P波峰值间隔标准差SDNN、差值、比例；相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、差值、比例；相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50、差值、比例；NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50、差值、比例；极低频功率VLF、差值、比例；低频功率LF、差值、比例；高频功率HF、差值、比例；低频功率与高频功率的比值LF/HF、差值、比例。

步骤S42，判断模块判断所述的加权平均数f_avg是否在阈值范围内，如果在阈值范围内，则所述显示装置将所述加权平均数据渲染为特征图像。若所述的加权平均数f_avg不在阈值范围内，则需要重新调整所述的多个向量数据的加权系数，直到将其调整到阈值范围内，重新生成新的加权平均数f_avg。本领域的技术人员理解，所述特征图像可以设定在所示显示装置的特定位置，所述特征图像与所述加权平局数据具有映射关系。

步骤S43，所述特征图像和所述第一虚拟现实图像组成并在所述显示装置呈现第二虚拟现实图像。所述第二虚拟现实图像由先后基于所述虚拟现实数据以及多个所述向量数据的加权平均数据加载在所述显示装置的所述第一虚拟现实图像以及所述特征图像组层。更为具体的，本领域的技术人员可以参考上述具体实施案例1中S4，在此不予赘述。

具体实施案例3：

如图3所示，一种测试用户体验的方法流程图，在该实施例中，首先进入步骤S1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值。具体的，所述的采集装置为干电极，干电极被放置在手腕桡动脉位置，通过内置的参考电极触点进行心率、心率变异指标、心脏负荷率数据的测量、放大、滤波，并通过集成芯片对该心率、心率变异指标、心脏负荷率数据进行处理和输出。

步骤S2，基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像，所述第一虚拟现实图像的特定位置预留基础图像。需要说明的是，所述特定位置可以在所述显示装置的任意位置预留设定，所述虚拟现实数据与所述第一虚拟现实图像以及所述显示装置相应位置对应，所述虚拟现实数据不对所述特定位置进行图像渲染，而所述基础图像对应的数据可以预先存储在本地服务器或通过网络传输。关于本步骤的其他更为具体地说明，本领域技术人员可以参实施案例2中S1，此处不再赘述。

步骤S3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据。具体的，可以参考具体实施案例2中的步骤S3，此处不再赘述。

步骤S41，计算多个所述向量的加权平均数，具体的，可以参考实施案例2中的S41，此处不予赘述。

步骤S42，判断模块判断所述的加权平均数f_avg是否在阈值范围内，如果在阈值范围内，则所述显示装置将所述加权平均数据渲染为特征图像。若所述的加权平均数f_avg不在阈值范围内，则需要重新调整所述的多个向量数据的加权系数，直到将其调整到阈值范围内，重新生成新的加权平均数f_avg。最终将生成的特征图像位于并覆盖显示在所述基础图像所在的位置。

步骤S43，所述特征图像和所述第一虚拟现实图像组成并在所述显示装置呈现第二虚拟现实图像。更为具体的，本领域的技术人员可以参考上述具体实施案例2中S43，在此不予赘述。

对于以上三个实施案例，如图4所示，本发明还提供一种测试用户体验的装置，用于执行本发明所述的测试用户体验的方法。

所述的测试用户体验的装置1包括显示装置11、采集装置12和中央处理器13。所述的显示装置可以被集成于智能手机、平板电脑、移动或固定终端，或者VR头盔、VR眼镜等虚拟现实设备的头显。在本发明中，所述显示装置用于基于虚拟现实数据渲染呈现第一虚拟现实图像或者第二虚拟现实图像。

所述采集装置12用于采集用户的心率、心脏健康信息。具体的，所述采集装置12通过佩戴的方式与人体的头部、手腕、手臂、腹股部、腿部或者踝部接触。所述的采集装置可以被设计成头箍、耳机、绑带、鞋履或者衣服等形式与用户相应的身体部分接触。

进一步的，采集装置为干电极，所述的干电极位于手腕桡动脉位置、手臂肱二头肌(肘窝向上2厘米臂内侧)肱动脉位置、额部的两侧、眼眶的外上部、延伸至耳上延的颞浅动脉位置、在头顶部和颜面部的颈外动脉位置、在踝关节前方、内外踝连接中点、拇指伸肌腱的外侧的足背动脉位置、小腿后区的颈后动脉位置、腹股沟韧带中点的深入面股三角附近的股动脉位置中的一个或多个位置。

进一步的，所述的干电极可以采用电容式干电极和阻抗式干电极。电容式干电极作为电极的导体与生物体之间由一层绝缘膜隔离，形成电容式的耦合方式。电容式电极的最大优势是可以隔着衣物记录生物电势信号，缺点是信噪比较小，容易受干扰。但是在测量较大的信号(比如心率、心脏健康信息)时，相对较为稳定，且可操作性强。阻抗式干电极缺点是需要直接接触生物体表面，但是信号稳定，不易受到干扰，且成本低。

进一步的，所述的显示装置11与所述采集装置12通过使用协议的无线通信网络保持通讯。所述的实用协议的无线通信网络包含长期演进(LTE)、演进数据优化(EVDO)、码多分址(CDMA)、全球移动通信系统(GSM)、高速分组接入(HSPA)、无线保真(WiFi)和微波接入全球互通(WiMAx)。

所述的中央处理器13为集成电路，包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。其用于提取所述心率、心脏健康信息的多个向量数据以及数据处理。本领域的技术人员应当理解，所述测试用户体验的装置还包括软件部分，使用时，通过在智能手机、平板电脑、移动或固定终端安装相应的应用程序，通过对数据进行分析、处理最终影响用户诸如放松、紧张、兴奋、激动等情绪、心理状态，最终使得客户的情绪和心理状态保持在心脏能够承受的范围内。

进一步的，所述的中央处理器13，至少包括存储模块131、判断模块132和调整模块133，所述的存储模块131用于存储所述虚拟现实数据的特征值、心率或心脏健康信息数据、以及由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数。所述的判断模块132用于判断存储模块中的由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，是否能够满足客户及时的心理承受状态。所述的调整模块133用于在判断模块提出预警后及时的调整存储模块中已有的虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，从而保证客户在比较安全的范围内享受VR体验。最终由调整模块调节后的加权系数会保存在存储模块中，以备随时调用。

以上所述实施例，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种测试用户体验的方法，其特征在于包括如下步骤：

Step1，在进入VR体验前，通过采集装置采集平静放松的时候的心率、心脏健康信息数据，作为基准值；

Step2，在VR体验的过程中基于虚拟现实数据在显示装置上渲染呈现第一虚拟现实图像；

Step3，通过采集装置采集用户的心率、心脏健康信息数据，并提取所述的心率、心脏健康信息数据中的多个向量数据；

Step4，将多个所述向量数据嵌入所述虚拟现实数据并在所述显示装置上重新渲染呈现第二虚拟现实图像；

所述的步骤Step4中，计算多个所述向量数据的加权平均数据，所述显示装置将所述加权平均数据渲染为特征图像，所述第二虚拟现实图像由所述第一虚拟现实图像和所述特征图像组成；

所述Step1和Step3中采集用户的及时心率测试数据的方法如下：

所述的及时心率测试指的是测试时间≥30秒时间得到的心率数据；

通过滤波器对脉搏信号进行能量象限的连续小波变换；

对脉搏信号频带进行划分，采用小波脉搏特征提取算法对脉搏信号进行处理，得到检测心率时脉搏信号强度；

对所有采集到的心率值进行LMS运动降噪算法处理；

通过算数平均值法获取Step1中心率数据y_avg；

通过将Step3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与Step1中获取的平均心率值进行差异性对比；

通过y_max＝k₂-k₃*age计算用户的最大心率y_max，其中，k₂为取值范围为190～220的常系数,k₃为取值范围为0.5～1的常系数；

通过计算Step3中经过LMS运动降噪算法处理的所有采集到的当前心率值y与最大心率值y_max的占比获取及时心脏负荷率，即心脏负荷率=y/y_max。

2.如权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于：所述的步骤Step2中，在所述第一虚拟现实图像的特定位置预留基础图像；在所述的步骤Step4中，基于所述基础图像执行渲染所述加权平均数据的步骤并生成所述特征图像。

3.如权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于：多个所述向量数据分别对应的加权系数各不相同，其中心率值、VR心率值-静态心率值、VR心率值/静态心率值所占的权重最大；其次为心脏负荷率、VR心脏负荷率-静态心脏负荷率、VR心脏负荷率/静态心脏负荷率；再其次为，心率变异性PPT、差值、比例；VR心率变异性PPT-静态心率变异性、差值、比例；P波峰值间隔标准差SDNN、差值、比例；相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、差值、比例；相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50、差值、比例； NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50、差值、比例；极低频功率VLF、差值、比例；低频功率LF、差值、比例；高频功率HF、差值、比例；低频功率与高频功率的比值LF/HF、差值、比例；上述所述差值、比例为VR过程中的数据以及静态时候相应的数据。

4.如权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于：Step1和Step3中所述的心率、心脏健康信息数据包含心率值、心率变异指标、压力指数、心脏负荷率；其中，Step3中所述的多个向量数据包括VR体验心率值与静态心率值的差异、VR体验心率变异指标与静态心率变异指标的差异、VR体验压力指数与 静态压力指数的差异、VR体验心脏负荷率与静态心脏负荷率的差异。

5.如权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于：所述步骤Step1和Step3中，通过以下步骤提取心率变异指标测试数据：

通过采集装置采集人体脉搏信号和人体运动信号；

采用自适应滤波降噪方法从人体脉搏波信号中去除人体运动信号干扰，并提取降噪后脉搏波信号的P波峰值；求出相连P波峰值对应的时间间隔PPT，再用时域与频域分析方法处理PPT序列，得到心率变异性指标及监测结果；

所述的时域分析指标为：相邻P波峰值间隔PPT、相邻P波峰值间隔标准差SDNN、相邻P波峰值间隔均方差rMSSD、相邻P波峰值间隔之差大于50ms的个数NN50以及NN50占相邻P波峰值间隔总数的百分数pNN50；

所述的频域分析指标为：频率在0.03-0.04Hz的极低频功率VLF、频率在0.04-0.15Hz的低频功率LF、频率在0.15-0.40Hz的高频功率HF以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。

6.如权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于：所述步骤Step1中，采集三次平行静态心率和基础心脏健康信息数据，若三次平行静态心率数值波动范围在平均值的±10%的范围内，则采用以上三次平行测试数据的测试值；若三次的波动范围超过平均值的±10%，则重新测量一次，直到有三次平行静态心率值在平均值的±10%的范围内；此时，系统在分析的过程中自动存储这三次合格的平行测试值，舍弃其他的不合格的测试值。

7.一种测试用户体验的装置，用于权利要求1所述的测试用户体验的方法，其特征在于，包括：显示装置，其用于基于虚拟现实数据渲染呈现第一虚拟现实图像或者第二虚拟现实图像；采集装置，其用于采集用户的心率、心脏健康信息；中央处理器，其用于提取所述心率、心脏健康信息的多个向量数据以及数据处理。

8.如权利要求7所述的测试用户体验的装置，其特征在于：所述采集装置为设置在所述显示装置上的干电极，所述的干电极位于手腕桡动脉位置、手臂肱二头肌肘窝向上2厘米臂内侧肱动脉位置、额部的两侧、眼眶的外上部、延伸至耳上延的颞浅动脉位置、在头顶部和颜面部的颈外动脉位置、在踝关节前方、内外踝连接中点、拇指伸肌腱的外侧的足背动脉位置、小腿后区的颈后动脉位置、腹股沟韧带中点的深入面股三角附近的股动脉位置中的一个或多个位置。

9.如权利要求7所述的测试用户体验的装置，其特征在于：所述的中央处理器，至少包括存储模块、判断模块和调整模块，所述的存储模块用于存储所述虚拟现实数据的特征值、心率或心脏健康信息数据、以及由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数；所述的判断模块用于判断存储模块中的由虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，是否能够满足客户及时的心理承受状态；所述的调整模块用于在判断模块提出预警后及时的调整存储模块中已有的虚拟现实数据的特征值和心率或心脏健康信息数据的重要性共同决定的加权系数，从而保证客户在比较安全的范围内享受VR体验；最终由调整模块调节后的加权系数会保存在存储模块中，以备随时调用。

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