近年来,受到新型冠状病毒感染的影响,焦虑、压力、抑郁等情绪使得人们的心理状况出现问题,国内外患有抑郁症状人群占总人群比例逐年上升。运动作为一种能够有效改善抑郁症状的干预方法,具有其他非药物干预方法所不具备的普适性和执行简便性。然而受限于运动过程中被试对于自身生理状态和运动目标的盲目性,传统的运动疗法难以取得稳定且持久的疗效。针对传统运动疗法对于运动目标的盲目性,本文提出将改善自我效能作为运动目标。自我效能来源于自身对于完成任务的自信心,是个体应对抑郁症的重要内在因素,经过合理设计的运动方案能够有效提升自我效能,从而达到改善抑郁症、提高运动效率和运动意愿的目的。运动过程中疲劳累积导致的个体运动能力下降难以忽视,不同程度的疲劳将会影响到被试完成运动目标的能力,进而阻碍被试自我效能的提升。基于此,本文通过多模态的生理数据构建运动疲劳检测模型,并在此模型的基础上,结合生物信息反馈、机器学习、模糊比例积分微分控制等方法,设计了基于疲劳控制的自我效能运动反馈干预框架。最后,本文设计了运动反馈实验,通过分析实验数据,验证了本文设计的运动反馈框架对于改善阈下抑郁人群的自我效能和抑郁症状的有效性。本文的创新点和主要贡献如下:(1)针对现有反馈指标产生方法的不足,提出一种数据驱动的生物信息反馈指标筛选方法,并将其应用到针对自我效能的运动反馈抑郁干预模型当中。通过相关性分析和分类效率分析,从原始心电特征矩阵中挖掘出最能反映自我效能水平的心电特征SD1,并在后续实验过程中全程跟踪次之的VLF和HF的变化情况。相较于传统的文献调研法,数据驱动的反馈指标筛选方法更具普适性和可移植性。(2)针对传统运动反馈对于疲劳因素考虑的不足,在运动反馈过程中引入疲劳控制策略,在运动总时长不PCI-32765变的情况下尽可能地提升被试的运动效率,改善被试的运动体验。一方面,在被试的疲劳状态可接受时,结合疲劳实时检测模型和模糊比例积分微分控制器,实现了运动反馈模型对被试不同程度疲劳状态的自适应。另一方面,在被试的疲劳状态不可接受时,通过合理的退出机制和调整方法实CNS-active medications现被试单次运动时长的调整。(3)针对模型构建和验证的需要,设计疲劳实验,构建基于多模态生理数据的运动疲劳检测模型,设计运动反馈实验,验证运动反馈对于自我效能和抑郁症状的改善效果的同时,检验了本文基于疲劳控制的自我效能运动反馈抑郁干预模型相较于传统运动反馈方法的优越性。经过7周的运动训练,疲Dorsomorphin供应商劳控制反馈组的抑郁自评量表BDI-II的量表得分从15.2±4.4378到11.5±3.0401,改善了约24.3%,抑郁应对自我效能量表DCSE的量表得分从44.8±4.5734到63.9±4.7469,改善了约42.6%,运动自我效能量表ESE的量表得分从26.1±2.1464到18.1±3.5842,改善了约30.7%。结合心电得分,对照组设置为无反馈运动组,疲劳控制反馈组的得分为95.7,无疲劳控制反馈组的得分为22.1,综合评判下可以发现疲劳控制反馈组相对于无疲劳控制反馈组改善程度更为明显。