haku: @instructor Huotilainen, Minna / yhteensä: 11
hakutulos-lista
viite: 4 / 11
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Makkonen, Tommi
Työn nimi:Analyysimenetelmä musiikin kuuntelun aiheuttamille fysiologisille muutoksille
An analysis method for physiological changes evoked by music listening
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2009
Sivut:48 s. + liitt. 5      Kieli:   fin
Koulu/Laitos/Osasto:Elektroniikan laitos
Oppiaine:Sovellettu elektroniikka   (S-66)
Valvoja:Sepponen, Raimo
Ohjaaja:Huotilainen, Minna
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203091377
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark S80     | Arkisto
Avainsanat:response detection
spontaneous signals
music
electromyography (EMG)
skin conductance responses (SCR)
heart rate (HR)
vasteilmaisu
spontaanit signaalit
musiikki
elektromyografia (EMG)
ihon sähkönjohtavuusvasteet (SCR)
pulssi (HR)
Tiivistelmä (fin): Työssä kehitettiin uusi analyysimenetelmä musiikin kuuntelun aikana mitatuille fysiologisen tilan signaaleille.
Menetelmällä ilmaistaan signaaleista automaattisesti tutkimuksen kannalta mielenkiintoisia vasteita, mikä mahdollistaa yksittäisten vas-teiden ominaisuuksien tutkimisen.
Koko signaalianalyysin mahdollistavaksi käyttöympäristöksi ohjelmoitiin graafinen käyttöliittymä Physitools.

Kehitettyä menetelmää sovellettiin koehenkilöistä mitattujen signaalien analyysissä.
Erityisesti tutkittiin epämieluisan, neutraalin ja mieluisan musiikin kuuntelun vaikutuksia kasvolihasaktivaatioon, ihon sähkönjohtavuuden muutoksiin ja pulssiin.

Vasteilmaisualgoritmilla saavutettiin parhaimmat tulokset ihon sähköjohtavuusvasteiden tapauksessa.
Algoritmin todettiin sopivan myös lihasvasteiden ilmaisuun, jos supistumisen aiheuttama aktivaatio on voimakasta verrattuna kohinatasoon.
Mielimusiikki aiheutti eniten pulssimuutoksia, ja epämieluisa musiikki sai aikaan eniten aktivaatiota ihon sähkönjohtavuudessa ja kasvolihaksissa.

Vasteiden ilmaisu tarjoaa mahdollisuuden tutkia yksittäisten aktivaatiohetkien ominaisuuksia korkeammalla signaali-kohinasuhteella.
Aktivaatioilmaisun avulla saatetaan saada esiin tapahtumasidonnaista aktivaatiota spontaanin aktivaation signaalista.
Vasteiden määrää ja ominaisuuksia ehdotetaan tutkittavaksi kehitetyllä analyysimenetelmällä piirrekomponentteihin eritellyn musiikin tapauksessa.
Tiivistelmä (eng): The focus of the work was to develop an analysis method for spontaneous responses recorded during music listening.
A new non-statistical method for automatic response detection and analysis was implemented.
The algorithm detects activation in electromyography and electrodermal activity.
Detected responses were studied in time domain and frequency domain by graphical user interface Physitools, which was also developed.

The practical application was to study facial electromyography, skin conductance and heart rate recorded during disliked, neutral, and liked music excerpts.
The hypothesis was that neutral music will evoke the lowest physiological activity.

The detection algorithm managed to indicate real skin conductance responses reliably.
Also electromyographic activity can be detected if signal-to-noise ratio is good.
Heart rate was found to alter most during liked music while all the other activity was found to be higher in the case of disliked music.

Response detection gives an opportunity to study physiological signals effectively with higher signal-to-noise ratio and it also may reveal event-related information in spontaneous data.
For the future research spontaneous responses are proposed to be studied during component-controlled music listening.
ED:2010-03-26
INSSI tietueen numero: 39383
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI