基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对动车组控制界面设计中,不同前景-背景色匹配对动车组司机视觉识别效率影响性问题进行实验研究.以动车组司机简单反应时间为识别效率指标,在红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、灰、白、黑10种基本色的90种色彩组合下,分别进行识别效率实验研究.根据测试数据,结合参数统计方法,给出90种色彩匹配下的反应时间分布函数,通过单因子方差分析对90种色彩组合按识别效率差异性予以分组,并按识别效率对分组予以优劣性排序.研究表明:控制界面中不同色彩组合对识别效率具有影响性.研究结果可为动车组控制界面的前景-背景色选配设计提供依据.
推荐文章
基于视觉传达的电子设备人机界面色彩设计
视觉传达
电子设备
人机界面
色彩设计
信息认知加工
多分辨多尺度Retinex算法
动车组人机控制界面背景色对识别效率的影响
司机控制界面
视觉识别
背景色
识别效率
CRH380A型高速动车组旅客界面设计
动车组
旅客界面
舒适性
人机工程
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 动车组控制界面色彩匹配对识别效率的影响
来源期刊 铁道学报 学科 交通运输
关键词 动车组 视觉识别 色彩匹配 控制界面 识别效率
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 铁道机车车辆、电气化
研究方向 页码范围 27-31
页数 分类号 U266
字数 4248字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2012.02.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李永建 西南交通大学经济管理学院 46 370 11.0 17.0
2 郭孜政 西南交通大学交通运输与物流学院 44 470 13.0 19.0
4 马国忠 西南交通大学交通运输与物流学院 35 477 11.0 21.0
5 钱丙益 西南交通大学交通运输与物流学院 12 90 7.0 9.0
8 宋喆明 中国科学院心理研究所 1 8 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (19)
共引文献  (35)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (22)
二级引证文献  (10)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2016(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
动车组
视觉识别
色彩匹配
控制界面
识别效率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85544
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导