睡眠狀態(tài)下的人體健康狀況檢測(cè)是近年來的智慧醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。由于現(xiàn)有的狀態(tài)檢測(cè)設(shè)備均需要貼身使用,這直接影響使用者睡眠期間的舒適度。本文提出一種非接觸式的基于智能床墊睡眠檢測(cè)系統(tǒng),通過采集睡眠過程中床墊感知的人體壓力數(shù)據(jù),并結(jié)合智能信號(hào)處理算法實(shí)時(shí)獲取睡眠狀態(tài)下的人體健康信息。針對(duì)人體不同的生物特征,本文提出了以下三種檢測(cè)方案:（1）提出了基于規(guī)則和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的睡眠動(dòng)作識(shí)別方案。基于規(guī)則的睡眠動(dòng)作識(shí)別算法根據(jù)人體動(dòng)作的特點(diǎn),使用方差和閾值對(duì)動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析進(jìn)而對(duì)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別。后者將睡眠動(dòng)作識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類問題,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類從而實(shí)現(xiàn)睡眠動(dòng)作識(shí)別。（2）提出了針對(duì)人體呼吸速率的計(jì)算方案。考慮到傳感器陣列所采集的數(shù)據(jù)中包含許多無用通道,首先采用主通道選取算法選取合適的主通道信號(hào),而后通過平滑濾波算法和基線漂移消除算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以消除主通道信號(hào)中的噪聲干擾和趨勢(shì)項(xiàng)。最后,依據(jù)呼吸動(dòng)作的規(guī)律性,本文根據(jù)呼吸頻率選取合適層數(shù)小波進(jìn)行呼吸波形重構(gòu)并通過極值點(diǎn)計(jì)數(shù)法計(jì)算出用戶的呼吸率。（3）提出了基于多小波重構(gòu)和基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

床墊硬件Fig2.1Mattresshardware

圖 4.2 高斯權(quán)重分配Fig 4.2 Gaussian weight distribution小則信號(hào)領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)重越集中，平均效果越差，方差 σ，平均效果越好。相鄰信號(hào)點(diǎn)的權(quán)重的大小都是由它與，距離中心信號(hào)點(diǎn)越遠(yuǎn)則權(quán)重越小，距離中心信號(hào)點(diǎn)越方差的高斯濾波效果。0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000020004000號(hào)幅度信采樣點(diǎn)(a) σ=10 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000020004000號(hào)幅度信

第四章 呼吸信號(hào)處理系。證明了在心電信號(hào)分析中，可以根據(jù)。可以進(jìn)行離散小波變換的小波函數(shù)對(duì)壓紹。haar 小波是一種正交的函數(shù)，其公式表達(dá) ( ) ≤ ≤ ￡¨ |運(yùn)行速度最快,適合于處理跳變劇烈的圖 4.7 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3073343