Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/11863
Название: Nonlinear Dynamics Identification of the Oculo-Motor System based on Eye Tracking Data
Авторы: Pavlenko, Vitaliy
Павленко, Віталій Данилович
Павленко, Виталий Данилович
Shamanina, Tetiana
Шаманiна, Тетяна В.
Шаманина, Татьяна В.
Chori, Vladislav
Хори, Владислав В.
Хоры, Владислав В.
Ключевые слова: Eye tracking technology
Volterra model
Identification
Psycho-physiological states
Oculo-motor system
Дата публикации: 2021
Издательство: North Atlantic University Union NAUN
Библиографическое описание: Pavlenko, V., Shamanina, T., Chori, V. (2021). Nonlinear Dynamics Identification of the Oculo-Motor System based on Eye Tracking Data. International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, Vol. 15, p. 569-577.
Pavlenko, V. Nonlinear Dynamics Identification of the Oculo-Motor System based on Eye Tracking Data / V. Pavlenko, T. Shamanina, V. Chori // International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing. - 2021. - Vol. 15. - P. 569-577.
Краткий осмотр (реферат): Instrumental computing and software tools have been developed for constructing a nonlinear dynamic model of the human oculo-motor system (OMS) based on the data of input–output experiments using test visual stimuli and innovative technology eye tracking. For identification the Volterra model is used in the form of multidimensional transient functions of the 1st, 2nd and 3rd orders, taking into account the inertial and nonlinear properties of the OMS. Software tools for processing eye tracking data developed in the Matlab environment are tested on real data from an experimental study of OMS.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): 10.46300/9106.2021.15.63
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/11863
ISSN: 1998-4464
Располагается в коллекциях:Статті каф. КСПТ

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
b282005-063(2021).pdfNonlinear Dynamics Identification of the Oculo-Motor System based on Eye Tracking Data1.4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.