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现实世界中的行为会产生直接的感官后果。在数字环境中模仿这些后果是可以实现的，但技术限制通常会在用户操作和系统响应之间施加一定的延迟。评估这种延迟对用户的影响非常重要，最好使用不会干扰其数字体验的测量技术。一种这样的不引人注目的技术是脑电图 (EEG)，它可以通过从连续的 EEG 记录中提取事件相关电位 (ERP) 来捕捉与运动反应和感官事件相关的用户大脑活动。在这里，我们利用了这样一个事实：感官 ERP 成分（特别是 N1 和 P2）的幅度反映了感官事件被视为自身行为的预期结果的程度（自我生成效应）。参与者（N = 24）通过在虚拟键盘上输入代码来打开门，在虚拟现实 (VR) 环境中引发听觉事件。在参与者内部设计中，用户输入和声音呈现之间的延迟是跨块操纵的。有时，虚拟键盘会由模拟机器人操作，从而产生外部生成声音的控制条件。结果表明，相对于外部生成的声音，自生成声音的 N1（但不是 P2）振幅会降低，而 P2（但不是 N1）振幅会通过声音呈现的延迟以分级方式进行调制。N1 和 P2 效应之间的这种分离可以追溯到对自生成声音的基础研究。我们建议将 P2 振幅作为候选读数，以评估数字环境在系统延迟方面的质量和沉浸感。
使用事件相关脑电位来评估运动......
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