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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于PPG信号的游戏体验测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115645902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211315110.8，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于PPG信号的游戏体验测量方法是由张潇;许子墨;王璐瑶;杜金莲设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PPG信号的游戏体验测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于PPG信号的游戏体验测量方法，其可以实现实时、侵入性低地检测玩家在游玩时的认知负荷。该方法包括：通过经典的瞬时记忆类n‑back任务来激发不同层次的认知负荷水平，同时记录下血管容积脉搏波信号PPGt与对应的认知负荷主观评价值Ct；建立、训练并校验基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型，根据相关指标评估模型的预测准确性；实现基于游戏过程中玩家认知负荷体验控制游戏难易程度的策略。

本发明授权一种基于PPG信号的游戏体验测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PPG信号的游戏体验测量方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、组织游戏玩家的人机交互实验，收集相关的生理数据和主观评价数据，形成数据库； 步骤2、建立、训练并校验基于PPG信号的认知负荷预测模型； 步骤3、建立基于游戏过程中玩家认知负荷体验的控制策略； 具体为： 步骤1、组织认知负荷生理实验，形成数据库； 利用经典的瞬时记忆类n‑back任务来激发不同层次的认知负荷水平；受试者在进行实验时会收到一连串的刺激，这些刺激是声音、数字、图象，受试者需要指出当前的刺激是否与一步之前的刺激相同；从而做出决策；相同按下按钮1，不相同按下按钮2； 生理实验全程中置采集实验过程中被试的血管容积脉搏波信号PPGt，以及对应的认知负荷的主观评价值Ct；主观的认知负荷评价值设置为1‑10，10个档次，被试从中选取一个，最终的主观评价值Ct＝选取档次10；至少需要采集100名不同被试的实验数据； 步骤2、建立、训练并校验基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型； 对数据预处理，首先根据Ct取值把血管容积脉搏波信号PPGt进行切割，Ct≤0.2的作为认知负荷过低的一类，0.3≤Ct≤0.7的作为认知负荷适中的一类，Ct≥0.8作为认知负荷过高的一类；分类以后求取各个类中PPGt的一阶导数PPG’t和二阶导数PPG”t； 建立基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型，基于数据库数据，将血管容积脉搏波原始信号、一阶导数和二阶导数作为基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型的输入，将认知负荷适中、过低、过高作为基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型的输出，训练基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型； 通过十折交叉验证计算AUC；当AUC＞0.7时，认为基于LSTM神经网络的认知负荷预测模型预测结果准确；所谓AUC就是预测结果的ROC曲线下的面积；ROC是一条二维坐标系下横纵坐标的定义域均为[0,1]的曲线，它的横纵坐标分别为FPR假阳率和TPR真阳率，这两个分量分别由以下公式求出： 以二分类为例其含义分别为：真阳性样本数TP除以所有真实阳性样本数TP+FN；与假阳性样本数FP除以所有真实阴性样本数FP+TN； 步骤3、建立基于游戏过程中玩家认知负荷体验的控制策略； 从玩家的认知负荷中已经能体现出此游戏的挑战对于玩家来说过于轻松以至于无法让玩家获得成就感时，系统会提高当前游玩的难度；反之，当玩家的认知负荷过于高时，这表明玩家的能力不能胜任当前的游戏难度，系统会适当降低游戏难度使得玩家在下一次挑战时重新获得成就感。

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