發(fā)布時間：2017-07-16 16:22

  本文關(guān)鍵詞：基于無線體域網(wǎng)的遠程健康監(jiān)護技術(shù)研究

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【摘要】：隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展,國內(nèi)人口老齡化的現(xiàn)象也逐漸凸顯。老年人的比例逐漸增多,如何高效的監(jiān)護老人的健康得到了人們的廣泛關(guān)注,而隨著移動通信和傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,基于無線體域網(wǎng)的遠程健康監(jiān)護為解決空巢老人缺乏照顧問題提供了有效的技術(shù)手段。論文以此作為研究背景,論述了無線體域網(wǎng)技術(shù)、可穿戴傳感器、ZigBee通信技術(shù)在遠程醫(yī)療方面的應用。本文使用基于ZigBee通信技術(shù)的Shimmer(Sensing Health with Intelligence,Modularity,Mobility and Experimental Reusability)傳感器平臺作為無線體域網(wǎng)節(jié)點,在該平臺的TinyOS操作系統(tǒng)上編程實現(xiàn)心電信號(ECG,Electrocardiogram)的去噪算法和跌倒檢測算法,實現(xiàn)了老年人健康監(jiān)護的遠程醫(yī)療實際應用。首先,設(shè)計并驗證了一種基于Savitzky-Golay濾波器的ECG信號在線實時去噪算法。論文研究了遠程健康監(jiān)護中最重要的心電信號,準確有效的分析心電信號是實現(xiàn)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。針對目前ECG信號普遍采用計算機平臺處理的現(xiàn)狀,通過Shimmer節(jié)點自帶的微處理器實現(xiàn)Savitzky-Golay濾波算法,對原始ECG信號降噪處理,本文實現(xiàn)了ECG信號在線實時采集和降噪,進而可以對降噪后的ECG信號進行進一步處理(如QRS波形定位等、提取心率等),保證了后續(xù)分析的可靠性,降低了節(jié)點功耗。其次,設(shè)計并驗證了一種融合三軸加速度計和ECG信號的跌倒檢測算法。意外跌倒對老年人的健康是很大的威脅,能夠準確的檢測出跌倒行為將為老年人行為健康提供有效的保障。針對傳統(tǒng)的跌倒檢測算法在某些環(huán)境下準確率較低的現(xiàn)狀,通過提取三軸加速度中的SMV、標準差兩個特征量,和ECG信號中的心率特征量,結(jié)合KNN分類算法,本文實現(xiàn)了融合三軸加速度與ECG信號的跌倒檢測,通過實驗驗證了該算法的有效性,并且提高了檢測精度。綜上所述,本文以無線體域網(wǎng)為背景,在無線傳感器平臺Shimmer上設(shè)計并驗證了ECG在線實時去噪和跌倒檢測等算法,對于實現(xiàn)老年人健康監(jiān)護具有重要的理論研究意義和實際應用價值。
【關(guān)鍵詞】：無線體域網(wǎng) 可穿戴設(shè)備 心電信號檢測 S-G濾波器 跌倒檢測 KNN算法
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH789;TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語注釋表8-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 課題背景與意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 國外遠程健康監(jiān)護技術(shù)研究現(xiàn)狀10
• 1.2.2 國內(nèi)遠程健康監(jiān)護技術(shù)研究現(xiàn)狀10
• 1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排10-12
• 第二章 無線體域網(wǎng)和可穿戴平臺12-26
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)12-16
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)12-13
• 2.1.2 無線傳感器節(jié)點的功能模塊組成13-14
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點14-15
• 2.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的典型應用15-16
• 2.2 無線體域網(wǎng)16-18
• 2.2.1 無線體域網(wǎng)的系統(tǒng)組成16-17
• 2.2.2 無線體域網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)17-18
• 2.3 無線體域網(wǎng)中的無線通信技術(shù)18-22
• 2.3.1 ZigBee通信技術(shù)及其特點18-20
• 2.3.2 藍牙通信協(xié)議及其特點20-21
• 2.3.3 其他通信協(xié)議及其特點21-22
• 2.4 可穿戴生理參數(shù)監(jiān)護設(shè)備22-24
• 2.4.1 心電監(jiān)護設(shè)備介紹22
• 2.4.2 Shimmer介紹22-24
• 2.5 TinyOS系統(tǒng)介紹24-25
• 2.5.1 TinyOS系統(tǒng)的特點24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于S-G濾波器的心電信號實時在線去噪算法研究與實現(xiàn)26-45
• 3.1 心電圖生理學基礎(chǔ)26-28
• 3.2 傳統(tǒng)的心電分析算法28-29
• 3.2.1 卡爾曼濾波算法28-29
• 3.3 基于Savitzky-Golay濾波算法的ECG信號去噪處理29-35
• 3.3.1 Savitzky-Golay濾波器原理30-32
• 3.3.2 Savitzky-Golay濾波器頻域特性32-34
• 3.3.3 Savitzky-Golay濾波器在處理心電信號時參數(shù)的選擇34-35
• 3.4 Savitzky-Golay濾波器對ECG信號處理效果35-39
• 3.4.1 靜止狀態(tài)下的濾波效果36-37
• 3.4.2 運動狀態(tài)下的濾波效果37-39
• 3.5 Savitzky-Golay濾波器在線實時處理ECG的實現(xiàn)39-44
• 3.5.1 在線處理ECG信號的意義39-40
• 3.5.2 使用S-G濾波在線處理的實現(xiàn)40-43
• 3.5.3 ZigBee數(shù)據(jù)包的傳輸格式43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 融合三軸加速度與ECG信號的跌倒檢測算法研究與實現(xiàn)45-57
• 4.1 老年人跌倒原因分析45
• 4.2 現(xiàn)有跌倒檢測算法的分類45-46
• 4.3 數(shù)據(jù)采集以及預處理46-49
• 4.3.1 三軸加速度計的數(shù)據(jù)采集46-47
• 4.3.2 信號的校準及預處理47-49
• 4.4 跌倒信號的特征提取49-52
• 4.4.1 SMV特征49-50
• 4.4.2 標準差特征50
• 4.4.3 提取ECG信號中的心率50-52
• 4.5 跌倒檢測算法52-53
• 4.5.1 基于閾值判斷的跌倒檢測算法52-53
• 4.5.2 基于KNN算法的跌倒檢測算法53
• 4.6 實驗仿真53-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 本文總結(jié)57
• 5.2 未來展望57-59
• 參考文獻59-62
• 附錄1 攻讀碩士學位期間申請的專利62-63
• 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目63-64
• 致謝64

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本文編號：549535