[发明专利]基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法

权利要求书

1.一种基于智能手机的眼睛疲劳度数据分析方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)连续采样n周期的手机空间坐标信息和环境光亮度，生成坐标矩阵P：P＝{(t₁,(x₁,y₁,z₁),b₁),(t₂,(x₂,y₂,z₂),b₂),...(t_i,(x_i,y_i,z_i),b_i),...,(t_m,(x_m,y_m,z_m),b_m)}；其中，t_i为时间，(x_i,y_i,z_i)为空间相对坐标，b_i为环境光亮度；

(2)以坐标矩阵P计算手机的即时位移以及位移矩阵D={(t1,Dt1),(t2,Dt2),...,(tn,Dtn)};]]>

(3)以P的环境光数据和位移矩阵D作为样本，根据振幅伤害阈值函数Z_t和环境光伤害阈值函数B_t，计算不同环境下的环境阈值矩阵

Ev＝{(t₁,Z_t1,B_t1),(t₂,Z_t2,B_t2),...,(t_n,Z_tn,B_tn)}；

(4)根据振幅伤害阈值函数Z_t和环境光伤害阈值函数B_t，定义振幅周期t的眼睛疲劳模型：

Etiredt=t×Zt×DtBt]]>

然后，统计每天的眼睛疲劳度：

Etiredday=Σt=1..ntn×Ztn×DtnBtn.]]>