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生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应的关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），该系统使用 EDA 作为输入来适应次要任务难度。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，theta、Beta 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中 theta、alpha 和 beta 振荡之间存在高度相关性。我们的结果展示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
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