前言
在人机工程学、智能交互技术与数据科学深度融合的今天，人体实验作为连接理论研究与实际应用的核心桥梁，其设计的科学性、数据处理的规范性，直接决定了研究成果的可信度与应用价值。我们基于多年的教学实践、科研积累与行业服务经验，编写了这本《人机实验设计与数据处理》，旨在为相关领域的学习者、研究者与从业者提供一套系统、实用、可操作的知识体系与实践指南。
本书构建了四个部分的完整知识框架。第一模块聚焦“人体实验规划”，从实验目的锚定、变量选择、规模估算到标准化处理、风险防控，层层递进地解析实验设计的核心要素，强调以“文献溯源-目标拆解-可行性校验”筑牢实验根基，以统计学算法支撑量化决策，以标准化流程消除系统误差，帮助读者建立“先规划后执行”的科学思维。第二模块围绕动作捕捉、肌电、脑电、眼动等重要人体测量技术的全流程操作规范，结合文献总结了此类技术的应用方式。也介绍了数据归一化、特征提取、机器学习工具应用等数据处理关键技能，同时补充爬虫工具、文献信息提取等辅助技术，兼顾“实验技术”与“学术发展”的双重需求，注重技术实操性与伦理合规性的统一。第三部分模块通过“设计案例库建设”，提供了便于理解和学习的案例。尤其是针对以上几类技术与人工智能结合的应用领域，还提供和对比了多类AI算法的应用案例。
在编写理念上，本书坚持“三个并重”：一是理论性与实操性并重，既阐明实验设计与数据处理的核心原理，也提供具体的操作步骤、工具使用方法与常见问题解决方案，让读者“看得懂、用得上”；二是科学性与合规性并重，既强调统计学方法、测量技术的严谨应用，也突出伦理审查、风险防控、隐私保护等合规要求，引导读者树立“科学+伦理”的实验观；三是基础性与前沿性并重，在夯实实验设计、传统测量技术等基础内容的同时，融入机器学习、人工智能模型调用等前沿技术，兼顾初学者入门与进阶者提升的需求。
本专著适用于人机工程学、工业设计、生物医学工程、智能交互设计、心理学等相关专业的本科生、研究生，也可作为科研机构、企业研发部门从事人体实验相关工作的技术人员、研究人员的参考用书。我们希望通过本书的学习，读者能够系统掌握人机实验设计的核心逻辑与数据应用的关键技能，规避实验过程中的常见误区，与人工智能工具充分结合，为相关领域的技术创新与产业发展贡献力量。
编写过程中，我们参考了国内外相关领域的前沿研究成果、行业标准与实践案例，也吸纳了众多同行的宝贵建议。但由于学科发展迅速，人机实验技术与方法仍在不断迭代，书中难免存在疏漏与不足，恳请广大读者在使用过程中提出宝贵意见，以便我们后续进一步修订完善。
最后，向所有为本书编写提供支持的专家、学者与同行表示衷心的感谢，也向每一位致力于人机交互领域研究与实践的读者致以诚挚的敬意！
