Человек - интерфейс - компьютер. Будко В.Н. - 14 стр.

UptoLike

Составители: 

качающееся кресло ) провести исследования по измерению визуальной разрешающей
способности пилота . Оказывается в этих условиях у 95% пилотов визуальная
разрешающая способность к отсчету угла крена получилась .8,7
1
°
=
δ
Следовательно ,
находим:
бит94,22ln/)8,7/60ln()/log(
1
=
=
Γ
=
Ι
δ
при равновероятных углах крена .
При не равновероятных углах крена, следует применить методику расчета
изложенную для 2-го случая.
В заключение заметим, что выражение (1) и, следовательно , и выражение (2)
являются приближенными, ибо основаны на применении условия (А), которое
равносильно равномерному распределению отрезков
ε
на интервале .
δ
Т . к . визуальная
погрешность отсчетов имеет нормальное распределение, то для более точных расчетов
следует сначала вычислить вероятность
i
, как показано на рис. 2.3, а затем взять
формулу 3.2.2 для разных
i
.
=
0
/1log2)(
i
после
PiPiγ
Рис. 2.3
(на рисунках 2.2 и 2.3 ось ординат есть плотность распределения вероятностей).
2.2 Информационная модель наблюдения человеком показаний
нескольких приборов
В качестве наглядного примера применения теории информации для оценки
информационной производительности человека рассмотрим эксперименты Р . Конрада
(1951г.).
Наблюдатели отслеживали от 1 до 4-х циферблатов, стрелки которых вращались с
несколькими различными от заданного среднего , но с постоянными угловыми скоростями.
Когда стрелка на циферблате совпадала с одной, указанной из 6-ти меток, наблюдатель
должен был реагировать нажатием кнопки , соответствующей этому циферблату .
Подсчитывались правильные и ошибочные реакции. Результаты Р . Конрад опубликовал в
виде таблиц и графиков зависимостей числа правильных решений в секунду от средней
скорости вращения стрелок и числа правильных реакций в секунду от числа наблюдаемых
циферблатов, как показано на рис. 2.4
качающееся кресло) провести исследования по измерению визуальной разрешающей
способности пилота. Оказывается в этих условиях у 95% пилотов визуальная
разрешающая способность к отсчету угла крена получилась δ1 =7,8°. Следовательно,
находим:               Ι =log(Γ / δ1 ) =ln(60 / 7,8) / ln 2 =2,94бит
при равновероятных углах крена.
      При не равновероятных углах крена, следует применить методику расчета
изложенную для 2-го случая.
      В заключение заметим, что выражение (1) и, следовательно, и выражение (2)
являются приближенными, ибо основаны на применении условия (А), которое
равносильно равномерному распределению отрезков ε на интервале δ. Т.к. визуальная
погрешность отсчетов имеет нормальное распределение, то для более точных расчетов
следует сначала вычислить вероятность Pi , как показано на рис. 2.3, а затем взять
формулу 3.2.2 для разных      P.i
                                            ∞
                              Η(γ) после =2∑ Pi log 1 / Pi
                                           i =0




                                              Рис. 2.3
      (на рисунках 2.2 и 2.3 ось ординат есть плотность распределения вероятностей).

2.2     Информационная модель                     наблюдения   человеком      показаний
        нескольких приборов
       В качестве наглядного примера применения теории информации для оценки
информационной производительности человека рассмотрим эксперименты Р. Конрада
(1951г.).
       Наблюдатели отслеживали от 1 до 4-х циферблатов, стрелки которых вращались с
несколькими различными от заданного среднего, но с постоянными угловыми скоростями.
Когда стрелка на циферблате совпадала с одной, указанной из 6-ти меток, наблюдатель
должен был реагировать нажатием кнопки, соответствующей этому циферблату.
Подсчитывались правильные и ошибочные реакции. Результаты Р. Конрад опубликовал в
виде таблиц и графиков зависимостей числа правильных решений в секунду от средней
скорости вращения стрелок и числа правильных реакций в секунду от числа наблюдаемых
циферблатов, как показано на рис. 2.4