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纹理表面的触觉感知研究

触感是指用指尖在物体表面摩擦产生的感觉。在滑动摩擦过程中，纹理表面的微观几何结构使皮肤产生微小的变形和振动，人们可以根据施加在皮肤上的力和振动来区分细微的特征。本文引入EEG-fNIRS联合同步成像技术，构建多模态摩擦触觉感知测试平台，用于观察指尖摩擦振动和脑生理活动。利用激光加工和3D打印技术制备了具有不同间距、深度和分形特征的织构样品。设计了摩擦振动实验装置，利用六轴力传感器采集摩擦振动过程中产生的力信号和声信号。声信号的功率谱与摩擦系数呈近似负相关，表明摩擦振动产生的声信号能够反映试样的摩擦学行为。提取声信号的Mel-frequency倒谱系数(MFCC)后，利用灰度直方图、灰度协方差矩阵和分形维数进行定性分析。结果表明，MFCC的灰度直方图和协方差矩阵能较好地反映纹理间距和Hurst指数特征。对预处理后的fNIRS信号进行统计分析发现，不同纹理表面激活的脑区域主要集中在左脑。各纹理表面触觉感知过程的样本熵和排列熵结果表明，Spac2/Depth2纹理表面的脑电复杂度最大，且Hurst指数越大，熵值越小，但随着粘附力的增加，熵值增加，脑电复杂度也增加。