人體生理健康參數(shù)檢測(cè)是當(dāng)前“智慧醫(yī)療”及可穿戴設(shè)備領(lǐng)域熱門的研究方向。其中,心率是能夠直接反映心臟健康狀態(tài)的指標(biāo)之一。由于大多數(shù)可穿戴設(shè)備的心率檢測(cè)只是檢測(cè)心率值,并不能反映不同行為下的心率狀態(tài)情況。因此,本文以人體生理健康參數(shù)檢測(cè)為切入點(diǎn),從行為識(shí)別和心率檢測(cè)兩個(gè)方面展開研究,并對(duì)不同行為下的心率狀態(tài)辨識(shí)進(jìn)行了方案設(shè)計(jì)。主要內(nèi)容包括:對(duì)小波去噪算法的改進(jìn),提出了SPLDA-XGB行為識(shí)別算法,設(shè)計(jì)了在不同行為下心率狀態(tài)辨識(shí)方案。針對(duì)加速度信號(hào)中的尖峰和突變?cè)肼?由于傳統(tǒng)的小波去噪算法的閾值選擇恒定,并且在處理變化較快的信號(hào)時(shí),自適應(yīng)性差的問題,提出了改進(jìn)的小波去噪算法。使用改進(jìn)的小波閾值函數(shù)和復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)合加速度信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,改進(jìn)的小波去噪算法能夠較好的去除加速度信號(hào)中的干擾。針對(duì)行為識(shí)別過程中,數(shù)據(jù)冗余造成的“維數(shù)災(zāi)難”問題,提出了SPLDA-XGB行為識(shí)別分類算法。首先基于PCA算法和LDA算法提出了SPLDA降維算法,SPLDA算法能夠保證在原有樣本協(xié)方差結(jié)構(gòu)不變的情況下,獲得變換矩陣中的主成分進(jìn)行賦權(quán),通過調(diào)節(jié)類間散度矩陣和類內(nèi)散度矩陣,使得類間距離最大化的同... 

【文章來源】：桂林電子科技大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

華為B5手環(huán)

如華為的 B5 手環(huán)，如圖 1-1 所示；小米手環(huán)，如圖1-2 所示，具有心率檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)助手的功能，但是不具備將行為識(shí)別的結(jié)果作為輔助，判斷心率狀態(tài)。如果需要監(jiān)測(cè)在不同行為動(dòng)作下的生理狀態(tài)，只能依靠手動(dòng)操作選定運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，然后由手環(huán)進(jìn)行各項(xiàng)參數(shù)監(jiān)測(cè)。智能醫(yī)療方面的設(shè)備，如“LifeShirt”監(jiān)護(hù)系統(tǒng)或“AMON”監(jiān)測(cè)設(shè)備等，智能監(jiān)測(cè)人體的生命體征是否正常，并沒有將行為與生理狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)合起來，進(jìn)行日常監(jiān)測(cè)或者發(fā)生異常狀況時(shí)的及時(shí)警告或報(bào)警處理。

不同行為下的心率狀態(tài)辨識(shí)首先通過加速度傳感器獲取到人體手腕橈動(dòng)脈處的加速度信號(hào)，心率傳感器獲取到人體的實(shí)時(shí)脈搏信號(hào)。將獲取到的加速度信號(hào)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理、加速度信號(hào)特征提取和分類器的行為識(shí)別分類后，判別當(dāng)前人體的行為狀態(tài)，同時(shí)心率傳感器獲取到脈搏信號(hào)，經(jīng)過信號(hào)預(yù)處理、信號(hào)特征提取和心率計(jì)算公式獲得不同行為下的心率值，由此判斷在不同的行為下心率值是否處于正常的范圍內(nèi)。圖 2-5 為靜止時(shí)的三軸加速度波形圖，圖 2-6 為步行時(shí)的三軸加速度波形圖，圖 2-7 為慢跑時(shí)的三軸加速度波形圖。在進(jìn)行加速度信號(hào)時(shí)域和頻域特征提取時(shí)，提取出來的數(shù)據(jù)特征需要充分反映靜止、步行、跑步之間的差異，以便之后進(jìn)行行為識(shí)別的分類處理。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[8]穿戴式多生理參數(shù)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研制[D]. 王憲忠.吉林大學(xué) 2017
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本文編號(hào)：3027375