本文關(guān)鍵詞： 趨勢濾波 奇異譜分析 獨立成分分析 時域差分操作　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著現(xiàn)代生活水平的提高,人們對于疾病預(yù)防和日常健康監(jiān)測的需求也日益增長。其中,心率作為一個重要的生命體征信息,是檢測心血管疾病以及指導(dǎo)科學(xué)鍛煉的重要參數(shù)信息。所以如何方便快捷的檢測出人體的心率信息,是信號處理領(lǐng)域新興的研究熱點。傳統(tǒng)的心率檢測儀器比如心電圖等需要接觸人的身體,而且價格昂貴,不適合用于日常的健康監(jiān)護,而現(xiàn)在的非接觸式心率檢測方法比如多普勒雷達,熱成像技術(shù)等也都需要專用的設(shè)備,成本門檻較高.所以,基于視頻的非接觸式心率檢測的方法一經(jīng)出現(xiàn),就引起了廣泛的關(guān)注�；谝曨l的非接觸式心率檢測方法根據(jù)光電容積脈搏波描記法的原理,只需要一個可以拍攝視頻的設(shè)備,不需要直接接觸人的皮膚,而是通過人臉的檢測與跟蹤,去趨勢,獨立成分分析,心率提取等算法得到心率。現(xiàn)有的基于視頻的非接觸式心率檢測方法需要被測者保持靜止且檢測環(huán)境的光線需要保持恒定,在光線變化或者運動狀態(tài)下檢測結(jié)果誤差很大。本文通過改善信號去趨勢的方法,用L1趨勢濾波代替L2趨勢濾波,之后使用奇異譜分析算法來排除非心率信號的干擾,可以有效地消除由于光線變化帶來的噪聲。另外,通過檢測被檢測者的面部運動信息,并在奇異譜分析中進行相關(guān)處理,可以進一步排除視頻中面部運動帶來的干擾。最后我們進一步利用時域差分操作使心率信號增強的同時抑制噪聲信號的干擾,可以更有效地排除運動對心率信號測量造成的干擾。實驗結(jié)果表明,在靜止,運動和光線變化三種情況下,本文提出的算法都有良好的檢測效果。利用本文提出的算法得到的平均心率誤差值在1.368BPM,可以達到實際應(yīng)用的需求。
[Abstract]:With the improvement of modern living standards, the demand for disease prevention and daily health monitoring is also increasing. Among them, heart rate is an important vital sign information. It is an important parameter information to detect cardiovascular disease and guide scientific exercise. So how to detect the human heart rate information quickly and conveniently. It is a new research hotspot in signal processing field. Traditional heart rate detection instruments such as electrocardiogram need to touch human body, and the price is expensive, so it is not suitable for daily health monitoring. The current non-contact heart rate detection methods such as Doppler radar, thermal imaging technology also need special equipment, high cost threshold. Therefore, video-based non-contact heart rate detection methods have emerged. The non-contact heart rate detection method based on video, according to the principle of photovolumic pulse wave recording, only needs a device that can shoot video, and does not need direct contact with human skin. But through face detection and tracking, detrend, independent component analysis. The existing contactless heart rate detection methods based on video need the subjects to remain static and the light in the detection environment to remain constant. In this paper, L1 trend filter is used to replace L2 trend filter by improving the signal de-trend method. After that, the singular spectrum analysis algorithm is used to eliminate the interference of non-heart rate signal, which can effectively eliminate the noise caused by the change of light. In addition, the facial motion information of the detected person is detected. And in the singular spectrum analysis of correlation processing, can further eliminate the facial movement in the video interference. Finally, we further use the time-domain differential operation to enhance the heart rate signal and suppress the interference of noise signal. The interference caused by exercise on heart rate signal measurement can be eliminated more effectively. The experimental results show that there are three cases: static motion and light change. The average heart rate error obtained by the proposed algorithm is 1.368 BPM, which can meet the requirement of practical application.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R540.4;TP391.41

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