H pi log2pi i1
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第三章 人体感知与运动特征
❖ 若n=2，两种信息用二进制编码“0”、“1”
表示，若出现“0”的概率是P，出现“1”的
概率是1-P，则该信息量可由下式计算：
❖
H=-Plog2P -(1-P)log2(1-P)；
注：当P=1/2时，则
H=-log2(1/2)=log22=1bit
第三章 人体感知与运动特征
躯体感觉区
躯体运动区
图3-16 躯体感觉区和运动区
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第三章 人体感知与运动特征
3.6 人的信息处理系统
3.6.1 人的信号处理系统模型 人在人机系统中特定操作活动中的作用，可类比
为一种信息传和处理过程，可以把人视为一个单通 道的有限容量的信息处理系统。见图3-17。
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第三章 人体感知与运动特征
图3-18 人的感觉通道信息传输速率
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第三章 人体感知与运动特征
2.采样
采样间隔取决于刺激的频率。 若刺激的变化频率为F，则T=1/2F，由此可见，采样 频率降低，则采样周期延长。
3.编码 辨认工作—数码、字母、斜线 搜索定位—颜色、数码、形状 计数工作—数码、颜色、形状 比较或验证—各方法几乎没有区别 编码方式的优劣参阅表3-4。
❖ 显然，当Pi=1/n时,H达到最大 Hmax=∑(1/n)×log2n=log2n
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第三章 人体感知与运动特征
3.6.3 感觉的信息处理
人的反应时间与感觉刺激物的刺激量有关。 RT=a+bHT （HT为信息量）
1.信息传输速率 C=H/T
其中：C—信息传输速率； H—传输的信息量； T—传输的时间
b、神经系统是心理现象的物质基础：从心理学角度看， 人的一切心理和意识活动也是通过神经系统的活动 来实现的。
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第三章 人体感知与运动特征
3.5.2 大脑皮质功能定位
1. 躯体感觉区 2. 躯体运动区 3. 其他功能区
见图3-16（a） 见图3-16（b）
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第三章 人体感知与运动特征
❖ 若信号源S中有n个相互独立的不同信号，某个 信号i出现的概率为Pi,且Pi之和为1，i信号应出 现nPi次，则所有信号的平均信息量为：
❖ H=（-nP1log2P1-nP2log2P2-…-nPnlog2Pn）/n =-∑Pilog2Pi (i=1…n)
感觉 输入
信号处理 系统
反应 输出
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第三章 人体感知与运动特征
图3-17 人的信息处理系统 返回
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第三章 人体感知与运动特征
3.6.2 信息计量
信息：客观世界的所有事物通过物质载体所发出的一 切传递与交换的知识内容。
❖
信息
知识内容
❖ 信息可以严格定量，bit（位）为最小单位，byte
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第三章 人体感知与运动特征
表3-4 编码方式的优劣
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第三章 人体感知与运动特征
3.6.4 中枢信息处理
人的大脑皮层所能处理的信息只是感觉器官接受的 信息量的很小一部分,如表B4.大脑中枢信息处理过程中 记忆机制具有特殊的意义。
记忆是各种信息处理活动的基础，一般分为三种形式： ❖ 1. 感觉信息储存（瞬时记忆、感觉记忆、感觉登记） ❖ 2. 短时记忆（操作记忆）：保持时间在1min以内的记
忆。 ❖ 3. 长时记忆：记忆曲线。见图3-19
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第三章 人体感知与运动特征
表B4 信息流在传递过程各阶段的最大信息流量
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第三章 人体感知与运动特征
图3-19 人的记忆试验曲线
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Байду номын сангаас
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人的感觉通道的信息传输速率。见图3-18 ❖ 刺激信号的维数增多，C 。
❖ C---反映人的感觉通道传输信息的客观能力。
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第三章 人体感知与运动特征
影响信息传输速率的主要因素
A、刺激的维数 B、刺激的速率与负荷 C、背景噪音 D、分时输入与处理 E、剩余感觉通道的利用 F、刺激与响应之间的协调性 G、感觉通道的选择 H、人的生理和心理状态 I、人的技术熟练程度
感觉（传入）神经
（运 传动 出神 ）经
躯体运动神经 （支配骨骼肌） 植物性神经
神经系统的组成
（支配内脏器官）
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第三章 人体感知与运动特征
神经系统的功能
a、神经系统是机体的主导系统：全身各器官、系统均 在神经系统的统一控制和调节下，互相影响、互相 协调，保证机体的整体统一及其与外界环境的相对 平衡。在此过程中，首先是借助于感受器官接受体 内外环境的各种信息，通过脑和脊髓各级中枢神经 的整合，最后经周围神经控制和调节各个系统的活 动，从而使机体得以反应多变的外环境，同时也调 节着机体内环境的平衡。
第三章 人体感知与运动特征
3.5 神经系统机能及其特征
3.5.1 神经系统
1、神经系统的组成及其功能 见73
2、研究神经系统的意义
见74
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第三章 人体感知与运动特征
中枢神经
脑：延髓；脑髓；中脑；间脑；
小脑；大脑
神
脊髓
经 脑神经；脊神经
系 统
按 解 剖 分
周围神经 按功能分
（字节）为基本单位。
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第三章 人体感知与运动特征
信息量的计算： ❖ 若某信号源含有n种状态（n种信息），每种信息
（状态）出现的概率为Pi，则其中一种信息的信息量：
1
Hi log2pi log2pi
❖ 该信号源的平均信息量为每种信息的信息量的数学 期望（加权平均值）：
n