- •Федеральное агентство связи
- •Содержание
- •Введение
- •1. Лабораторная работа n1 Оптимизация системы распознавания корреспонденции
- •2. Лабораторная работа n2 Имитационное моделирование функционирования различных звеньев технологических процессов
- •3. Лабораторная работа n3 Моделирование работы самонастраивающегося модуля письмосортировочного автомата
- •4. Лабораторная работа n4 Оптимизация функционирования системы при заданных ресурсных ограничениях
- •5. Лабораторная работа n5 Моделирование влияния разговора по мобильному телефону на характеристику внимания пользователя
- •Определение границ нормы на основе моделирования
- •6. Лабораторная работа n6 Решение транспортной задачи на основе метода линейного программирования
- •Отчет по лабораторной работе № «Тема лабораторной работы»
- •Литература
- •Чурносов Евгений Владимирович
- •Моделирование процессов и систем
- •Методические указания
- •К лабораторным работам
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)