本文關(guān)鍵詞：基于多生理參數(shù)的人體疲勞動態(tài)檢測研究

  更多相關(guān)文章： 運動疲勞 多生理參數(shù) 監(jiān)測系統(tǒng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測

【摘要】：避免疲勞對人體健康帶來危害是當今社會關(guān)注的熱點話題之一。當人體運動時間過長或能量消耗過度時,就會產(chǎn)生運動性疲勞。生活中運動員或者體力勞動者常出現(xiàn)運動性疲勞,久而久之機體便會受到損傷。若能協(xié)調(diào)好機體疲勞與恢復(fù)的關(guān)系,便能提高機體運動素質(zhì),從而提高運動員的訓(xùn)練成績或體力勞動者的工作效率,所以對軀體疲勞程度的檢測就顯得尤為重要。疲勞是人體內(nèi)復(fù)雜的生理代謝變化引起的,通�？梢酝ㄟ^測量與疲勞相關(guān)聯(lián)的生理參數(shù)來間接進行疲勞程度的判斷。由于生理信號采集技術(shù)日益完善,基于人體生理信號來判斷疲勞的研究也越來越多,但目前的研究大多是在人體靜態(tài)時進行參數(shù)測量,或者通過單一生理參數(shù)反映人體疲勞,存在實時性差,準確性低等缺點。本課題通過采集多生理參數(shù),結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)疲勞程度的動態(tài)檢測。為測得多項生理參數(shù),本課題設(shè)計了多生理參數(shù)動態(tài)檢測系統(tǒng),對運動人體進行心率、血氧飽和度、運動能耗、體溫、體脂率五項生理參數(shù)的采集。系統(tǒng)分為多生理參數(shù)動態(tài)檢測裝置與上位機數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)兩部分,能夠很好的完成數(shù)據(jù)采集、處理、計算、顯示、保存等功能。同時,本課題也對疲勞程度進行了量化,并對疲勞數(shù)據(jù)進行了采集以便BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。本課題利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力、自適應(yīng)能力、泛化能力以及容錯能力等優(yōu)點,實現(xiàn)從多生理參數(shù)到疲勞值的數(shù)據(jù)處理。通過實際輸入輸出量個數(shù)以及最小均方差法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),利用Matlab軟件和數(shù)據(jù)樣本組完成網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。最后,本課題進行了疲勞值動態(tài)檢測準確度的驗證性實驗,疲勞值預(yù)測誤差小于20%,滿足疲勞檢測的要求。本課題驗證了基于多生理參數(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞檢測方法的可行性,與生化檢測法、主觀測評法兩種常用的方法相比,該方法具有客觀性好、無創(chuàng)傷、實時性強等優(yōu)點。與單一方式檢測人體運動疲勞的方法比,該方法受單一參數(shù)的影響小,抗干擾能力強,準確度更高。本課題研究方法對于運動疲勞實時檢測的研究具有重要參考價值。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R318.0;TP183

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 田水承;烏力吉;寇猛;范永斌;;基于生理實驗的礦工不安全行為與疲勞關(guān)系研究[J];西安科技大學(xué)學(xué)報;2016年03期

2 黃育敏;張明月;陳銳勇;韓先倫;陳立;張曉明;;心率與自覺疲勞分級在氦氧飽和潛水中潛水員機體疲勞監(jiān)測中的應(yīng)用[J];第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報;2015年09期

3 張鄂;王冠華;李岳;張帆;;基于NIRS的局部肌肉疲勞與腦疲勞及人體舒適性實驗[J];四川兵工學(xué)報;2012年11期

4 李月香;李美俊;范小芹;;基于步態(tài)加速度特征的人體疲勞檢測[J];計算機工程;2012年11期

5 易學(xué);;運動過程中人體工作肌體表皮膚及鼓膜溫度的變化[J];中國組織工程研究與臨床康復(fù);2011年50期

6 朱國忠;韋彩虹;潘敏;;基于三維加速度傳感器的人體運動能耗檢測算法的研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2011年08期

7 李小華;;運動疲勞與恢復(fù)的生理過程研究[J];福建體育科技;2011年02期

8 朱琳;陳佩杰;莊潔;袁梅;王強;;12～14歲正常和肥胖男性青少年運動能耗的比較研究[J];中國運動醫(yī)學(xué)雜志;2011年02期

9 龍籍豐;;論運動性疲勞的判斷及清除[J];搏擊(體育論壇);2010年11期

10 柳小桐;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層數(shù)據(jù)歸一化研究[J];機械工程與自動化;2010年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張智;組織光學(xué)成像中吸收參數(shù)的研究[D];華中科技大學(xué);2005年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 冒星星;智能穿戴設(shè)備中人體運動能耗監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計和研究[D];西北師范大學(xué);2015年

2 周凌霄;多源生理信號融合的駕駛疲勞檢測預(yù)警系統(tǒng)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2015年

3 郭漩;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多生理信號情緒識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];華東師范大學(xué);2014年

4 楊海蘭;運動過程中人體皮膚溫度的變化探究[D];蘇州大學(xué);2014年

5 朱國忠;基于三維加速度傳感器的人體運動能耗檢測系統(tǒng)的研究[D];浙江大學(xué);2011年

6 張彬;基于脈搏波的血氧飽和度檢測算法的研究[D];北京交通大學(xué);2009年

7 郭華;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2008年

8 劉佳;反應(yīng)過程計算機監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)與應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2008年

9 黃麗;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進及應(yīng)用研究[D];重慶師范大學(xué);2008年

10 沈文忠;基于眼瞼運動和凝視方向的駕駛疲勞檢測[D];浙江師范大學(xué);2007年

，

本文編號：1300076