本文關(guān)鍵詞：可穿戴眼鏡中脈搏和運(yùn)動(dòng)信號(hào)的分析處理及應(yīng)用研究

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【摘要】：目前,心血管慢性疾病和運(yùn)動(dòng)性損傷開始成為導(dǎo)致人類殘疾和死亡的重要原因,已經(jīng)嚴(yán)重影響人們的生活質(zhì)量和健康水平�？纱┐魇綑z測(cè)技術(shù)具有便攜、保護(hù)用戶隱私等諸多優(yōu)勢(shì),開始被研究用于監(jiān)測(cè)人體生理信號(hào)和運(yùn)動(dòng)信息,并在緊急情況下為及時(shí)救護(hù)提供幫助。在可穿戴眼鏡系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,論文設(shè)計(jì)了具有不同功能的生理信號(hào)分析和處理算法,論文的主要工作包括：基于對(duì)脈搏信號(hào)的干擾類型分析,脈搏信號(hào)預(yù)處理算法主要包括：采用帶通濾波器對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行濾波,采用最小均方算法(Least Mean Square Algorithm, LMS)去除運(yùn)動(dòng)偽影,采用三次樣條插值算法去除基線漂移。基于改進(jìn)的極大值法計(jì)算脈率,主要包括主波波峰檢測(cè)和滑動(dòng)平均處理兩個(gè)模塊。首先,尋找極大值,確定極大值均值閾值法,設(shè)置相鄰波峰最小間距差；其次,根據(jù)極大值均值閾值法尋找第一個(gè)主波波峰,利用最小間距差和極大值均值閾值法確定其后的主波波峰；若極大值不是主波波峰,則更新極大值平均值,然后利用主波波峰計(jì)算脈率,對(duì)各段脈率進(jìn)行滑動(dòng)平均處理�；诜讲铋撝捣▽�(duì)日常生活動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,主要包括方差計(jì)算、閾值設(shè)置和加權(quán)判斷三個(gè)模塊。首先計(jì)算前后與豎直方向加速度信號(hào)的方差；其次設(shè)置站立、慢走、快走和跑步動(dòng)作下的方差閾值,得出前后和豎直兩方向的單軸識(shí)別結(jié)果；然后通過所設(shè)定兩個(gè)加速度方向的加權(quán)系數(shù)求得最終的動(dòng)作參數(shù),得到綜合識(shí)別結(jié)果。基于改進(jìn)的峰值檢測(cè)算法對(duì)有效步伐進(jìn)行檢測(cè),主要包括加權(quán)濾波、峰值判斷和步伐檢測(cè)三個(gè)模塊。首先,對(duì)采集到的加速度信號(hào)進(jìn)行加權(quán)濾波；其次,設(shè)置修正因子以判斷信號(hào)的波峰；最后,以原信號(hào)波形的差分判斷第一個(gè)步伐,以相鄰步伐之間[0.2s,2.0s]的時(shí)間差范圍判斷其他步伐。為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的正確性,設(shè)計(jì)了大量的實(shí)驗(yàn),并在MATLAB平臺(tái)上對(duì)采集的脈搏數(shù)據(jù)和加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行算法處理和算法驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明算法能實(shí)現(xiàn)脈搏信號(hào)去噪、脈率計(jì)算、動(dòng)作識(shí)別和步數(shù)計(jì)算的功能。
【關(guān)鍵詞】：可穿戴 去噪 脈率 加速度 動(dòng)作識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R318;TP368.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 課題背景和研究意義8-9
• 1.2 可穿戴醫(yī)療設(shè)備的研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 穿戴部位選擇10
• 1.2.2 能耗及通信方式10-11
• 1.2.3 加速度傳感器的應(yīng)用11-12
• 1.2.4 生理信號(hào)的運(yùn)動(dòng)偽影12-14
• 1.3 心率檢測(cè)技術(shù)14-16
• 1.3.1 心率檢測(cè)技術(shù)比較14
• 1.3.2 脈搏信號(hào)研究歷史14-15
• 1.3.3 脈搏信號(hào)波形特征15
• 1.3.4 脈搏信號(hào)分析處理方法15-16
• 1.4 論文內(nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 第二章 脈搏信號(hào)預(yù)處理算法研究18-36
• 2.1 信號(hào)采集18-20
• 2.1.1 可穿戴眼鏡系統(tǒng)18
• 2.1.2 傳感器放置及人體坐標(biāo)系的建立18-19
• 2.1.3 信號(hào)采集過程19-20
• 2.2 脈搏信號(hào)濾波20-23
• 2.2.1 帶通濾波器的設(shè)計(jì)20-22
• 2.2.2 脈搏信號(hào)濾波算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果22-23
• 2.3 去除運(yùn)動(dòng)偽影23-29
• 2.3.1 加速度數(shù)據(jù)24-25
• 2.3.2 LMS算法25-28
• 2.3.3 去運(yùn)動(dòng)偽影算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果28-29
• 2.4 去除基線漂移29-35
• 2.4.1 現(xiàn)有的基線漂移去除方法比較29-30
• 2.4.2 三次樣條插值算法30-33
• 2.4.3 去基線漂移算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 脈率計(jì)算算法研究36-49
• 3.1 現(xiàn)有的脈搏波主波提取方法比較36-37
• 3.1.1 功率譜法36
• 3.1.2 閾值法36
• 3.1.3 自適應(yīng)算術(shù)平均算法36-37
• 3.1.4 極大值法37
• 3.2 改進(jìn)的極大值法計(jì)算脈率37-41
• 3.2.1 最小間距差37-38
• 3.2.2 極大值均值閾值法38
• 3.2.3 脈率計(jì)算算法流程38-41
• 3.3 脈率的滑動(dòng)平均處理41-43
• 3.3.1 滑動(dòng)窗長(zhǎng)度的選擇42
• 3.3.2 滑動(dòng)平均方法42-43
• 3.3.3 脈率滑動(dòng)平均處理算法流程43
• 3.4 脈率計(jì)算算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果43-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 第四章 動(dòng)作識(shí)別和步數(shù)計(jì)算算法研究49-65
• 4.1 動(dòng)作識(shí)別算法49-55
• 4.1.1 不同動(dòng)作下的加速度信號(hào)49-50
• 4.1.2 選取合適的方差閾值50-51
• 4.1.3 動(dòng)作識(shí)別算法流程51-52
• 4.1.4 動(dòng)作識(shí)別算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果52-55
• 4.2 步數(shù)計(jì)算算法55-64
• 4.2.1 加速度數(shù)據(jù)預(yù)處理56-57
• 4.2.2 峰值檢測(cè)方法判定步伐57-58
• 4.2.3 改進(jìn)的峰值檢測(cè)算法流程58-62
• 4.2.4 步伐計(jì)數(shù)算法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果62-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表論文72

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：743851